Séance de cours

Analyse des données neurophysiologiques

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Description

Cette séance de cours couvre l'analyse des données neurophysiologiques, en se concentrant sur les enregistrements Vm. Les sujets abordés comprennent l'identification des potentiels d'action, le calcul des taux de tir, la mesure du seuil et de la durée AP, l'analyse de l'activité sous-seuil et l'analyse spectrale à l'aide de la transformée de Fast-Fourier. La séance de cours se penche également sur l'analyse des Vm et des taux de tir déclenchés par les événements, ainsi que sur les démonstrations MATLAB pour une mise en œuvre pratique.

Source officielle

Proximité ontologique

Information engineering

Traitement du signal: Fourier analysis

Informatique théorique

Théorie des langages de programmation: Langage de programmation de haut niveau

Concepts associés (32)

Transformation de Fourier rapide

La transformation de Fourier rapide (sigle anglais : FFT ou fast Fourier transform) est un algorithme de calcul de la transformation de Fourier discrète (TFD). Sa complexité varie en O(n log n) avec le nombre n de points, alors que la complexité de l’algorithme « naïf » s'exprime en O(n). Ainsi, pour n = , le temps de calcul de l'algorithme rapide peut être 100 fois plus court que le calcul utilisant la formule de définition de la TFD.

Potentiel postsynaptique

Un potentiel postsynaptique (PPS), encore appelé potentiel gradué ou potentiel électro-tonique, est le signal unitaire produit en aval d'une synapse. Il s'agit d'un changement transitoire et local de la différence de potentiel électrochimique établie de part et d'autre de la membrane. La plaque motrice est la zone synaptique entre le neurone et la cellule musculaire. Le neurotransmetteur mis en jeu est l'acétylcholine qui va se fixer sur un récepteur et va ainsi entraîner une dépolarisation.

Transformation de Fourier

thumb|Portrait de Joseph Fourier. En mathématiques, plus précisément en analyse, la transformation de Fourier est une extension, pour les fonctions non périodiques, du développement en série de Fourier des fonctions périodiques. La transformation de Fourier associe à toute fonction intégrable définie sur R et à valeurs réelles ou complexes, une autre fonction sur R appelée transformée de Fourier dont la variable indépendante peut s'interpréter en physique comme la fréquence ou la pulsation.

Potentiel d'action

vignette|Le déplacement d'un potentiel d'action le long d'un axone, modifie la polarité de la membrane cellulaire. Les canaux ioniques sodium Na+ et potassium K+ voltage-dépendants s'ouvrent puis se ferment quand la membrane atteint le potentiel seuil, en réponse à un signal en provenance d'un autre neurone. À l'initiation du potentiel d'action, le canal Na+ s'ouvre et le Na+ extracellulaire rentre dans l'axone, provoquant une dépolarisation. Ensuite la repolarisation se produit lorsque le canal K+ s'ouvre et le K+ intracellulaire sort de l'axone.

Non-uniform discrete Fourier transform

In applied mathematics, the nonuniform discrete Fourier transform (NUDFT or NDFT) of a signal is a type of Fourier transform, related to a discrete Fourier transform or discrete-time Fourier transform, but in which the input signal is not sampled at equally spaced points or frequencies (or both). It is a generalization of the shifted DFT. It has important applications in signal processing, magnetic resonance imaging, and the numerical solution of partial differential equations.

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Séances de cours associées (64)

Méthodes d'estimation spectrale

Explore les méthodes d'estimation du spectre paramétrique, y compris les spectres linéaires et lisses, et se penche sur l'analyse de la variabilité de la fréquence cardiaque.

Analyse des données neurophysiologiques

Couvre l'analyse des données neurophysiologiques, y compris l'organisation de la structure des données et la détection du potentiel d'action.

Analyse des données neurophysiologiques

Couvre l'analyse des données neurophysiologiques, y compris la détection AP, le calcul de la vitesse de tir et l'analyse spectrale, en mettant l'accent sur la prédiction des classes cellulaires.

Méthodes numériques pour les problèmes de valeur limite

Couvre les méthodes numériques pour résoudre les problèmes de valeurs limites en utilisant des méthodes de différence finie, de FFT et d'éléments finis.

Matlab: 3D Surface Plotting

Couvre les tableaux logiques, les tracés de surface 3D, les courbes paramétriques, l'interpolation et l'ajustement dans Matlab.

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Potentiel postsynaptique

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