Explore le traitement du signal neuronal pour les interfaces cerveau-ordinateur, y compris les techniques de décodage comme les filtres Kalman et le tri des pics.
Explore la résonance magnétique nucléaire, les principes d'IRM, les séquences de pouls, la reconstruction d'images, les considérations de sûreté et la normalisation du volume dans l'imagerie cérébrale.
Explore les signaux neuraux, le traitement EMG, les synergies musculaires et le contrôle de la prothèse à l'aide de techniques avancées de traitement des signaux.
Explore le développement de détecteurs d'IRM et de capteurs de champ portables pour améliorer le confort des patients et leur portée d'application, afin de relever les défis dans des environnements de champ magnétique rigoureux.
Couvre l'organisation du cours, la politique de classement, la bioélectricité, les circuits intégrés CMOS, les changements sociétaux, les mesures médicales communes et les systèmes bioimplantables.
Met l'accent sur la mise en œuvre d'un générateur de fonctions carrées utilisant la technologie Speedgoat FPGA et les techniques de traitement du signal en temps réel.
Explore les techniques d'enregistrement neuronal, les systèmes, les amplificateurs et l'intégration de résistances de grande valeur pour une optimisation de faible puissance.
Explore les principes de conception numérique, les architectures ADC, les ADC basés sur FPGA, les figures de mérite et les limites inférieures de la conception numérique.
