Couvre les progrès de la neurotechnologie pour améliorer la rétroaction sensorielle dans les appareils prothétiques, en se concentrant sur la perception de la texture et les effets de la charge cognitive sur la performance.
Couvre les techniques de neuro-ingénierie pour restaurer la rétroaction sensorielle dans les prothèses bioniques, en se concentrant sur la conception des électrodes et la réinnervation musculaire ciblée.
Couvre les thérapies de neuromodulation conçues pour restaurer la marche chez les personnes atteintes de lésions de la moelle épinière et explore leurs implications pour d'autres troubles neurologiques.
Couvre les progrès dans les prothèses bioniques, en mettant l'accent sur l'intégration de rétroaction sensorielle et les systèmes de contrôle en boucle fermée pour une expérience utilisateur améliorée.
Explore les défis et les innovations dans le développement des membres artificiels bioniques pour améliorer la qualité de vie des amputés des membres supérieurs.
Couvre les méthodes pour restaurer la perception visuelle consciente en projetant des images directement sur le cerveau visuel, en contournant les yeux, en particulier pour les patients aveugles.
Explore les interfaces Cerveau-Computer pour restaurer la fonction de la démarche après une lésion de la moelle épinière et un accident vasculaire cérébral, montrant des résultats prometteurs et des possibilités futures.
Couvre la fonction neuronale, les modèles hiérarchiques, les comportements des taxis odorants et les paramètres de circuit disparates dans 18 diapositives.
Explore l'utilisation du FNES dans la compréhension de la surdité et de la plasticité cérébrale chez les patients porteurs d'implants cochléaires, en soulignant la corrélation entre les données du FNES et la compréhension de la parole.
Couvre les neuroprothèses auditives et vestibulaires, en se concentrant sur leurs principes, leurs applications et leur impact sur la qualité de vie des personnes atteintes de déficiences sensorielles.
Explore la logique de la fonction neuronale, le modèle Perceptron, les applications d'apprentissage profond et les niveaux d'abstraction dans les modèles neuronaux.