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Interfaces neuronales : Aperçu du cours

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Dans cours

NX-422: Neural interfaces

Neural interfaces (NI) are bioelectronic systems that interface the nervous system to digital technologies. This course presents their main building blocks (transducers, instrumentation & communication), reviews current and upcoming materials and technolog ...

Description

Cette séance de cours introduit le concept d'interfaces neuronales, couvrant des sujets tels que l'encodage et le décodage de l'information neuronale, l'organisation des cours, les séance de courss hebdomadaires, les sessions d'AT, les projets de cours et les critères de classement. Il souligne l'importance des connaissances interdisciplinaires dans la conception et l'ingénierie des interfaces neurales.

Enseignant·e·s (2)

Mahsa Shoaran

Stéphanie Lacour

Stéphanie P. Lacour holds the Bertarelli Foundation Chair in Neuroprosthetic Technology in the School of Engineering at EPFL and leads the Laboratory for Soft Bioelectronic Interfaces. She received her PhD in Electrical Engineering from INSA de Lyon, France, and completed postdoctoral research at Princeton University and the University of Cambridge. She is the recipient of the 2006 MIT TR35, a University Research Fellowship of the Royal Society, European Research Council ERC Starting and POC Grants, and a SNSF-ERC Consolidator Grant. She was elected a 2015 Young Global Leader by the World Economic Forum.

Source officielle

Concepts associés (18)

Codage neuronal

Le codage neuronal désigne, en neurosciences, la relation hypothétique entre le stimulus et les réponses neuronales individuelles ou globales. C'est une théorie sur l'activité électrique du système nerveux, selon laquelle les informations, par exemple sensorielles, numériques ou analogiques, sont représentées dans le cerveau par des réseaux de neurones. Le codage neuronal est lié aux concepts du souvenir, de l'association et de la mémoire sensorielle.

Neural decoding

Neural decoding is a neuroscience field concerned with the hypothetical reconstruction of sensory and other stimuli from information that has already been encoded and represented in the brain by networks of neurons. Reconstruction refers to the ability of the researcher to predict what sensory stimuli the subject is receiving based purely on neuron action potentials. Therefore, the main goal of neural decoding is to characterize how the electrical activity of neurons elicit activity and responses in the brain.

Interface neuronale directe

thumb|250px|Schéma d'une interface neuronale directe. Une interface neuronale directe - abrégée IND ou BCI ou encore ICM (interface cerveau-machine, ou encore interface cerveau-ordinateur) est une interface de communication directe entre un cerveau et un dispositif externe (un ordinateur, un système électronique...). Ces systèmes peuvent être conçus dans le but d'étudier le cerveau, d'assister, améliorer ou réparer des fonctions humaines de cognition ou d'action défaillantes. L'IND peut être unidirectionnelle ou bidirectionnelle.

Neuronal ensemble

A neuronal ensemble is a population of nervous system cells (or cultured neurons) involved in a particular neural computation. The concept of neuronal ensemble dates back to the work of Charles Sherrington who described the functioning of the CNS as the system of reflex arcs, each composed of interconnected excitatory and inhibitory neurons. In Sherrington's scheme, α-motoneurons are the final common path of a number of neural circuits of different complexity: motoneurons integrate a large number of inputs and send their final output to muscles.

Réseau de neurones à impulsions

Les réseaux de neurones à impulsions (SNNs : Spiking Neural Networks, en anglais) sont un raffinement des réseaux de neurones artificiels (ANNs : Artificial Neural Networks, en anglais) où l’échange entre neurones repose sur l’intégration des impulsions et la redescente de l’activation, à l’instar des neurones naturels. L’encodage est donc temporel et binaire. Le caractère binaire pose une difficulté de continuité au sens mathématique (cela empêche notamment l’utilisation des techniques de rétropropagation des coefficients - telle que la descente de gradient - utilisées classiquement dans les méthodes d'apprentissage).

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Interfaces cerveau-ordinateur: avancées en neurosciences des systèmes

Couvre les interfaces cerveau-ordinateur et leur impact sur les neurosciences des systèmes et les neuroprothèses.

Introduction aux bases de la neuro-ingénierie

Couvre les prothèses neuronales, les interfaces cerveau-machine et le décodage des signaux moteurs pour restaurer les fonctions sensorielles.

Interfaces CMOS miniaturisées

Explore les interfaces CMOS miniaturisées pour le traitement des signaux neuronaux et la neurostimulation.

Neuroprothèses motrices : interfaces cerveau-machine

Explore les interfaces cerveau-machine pour la neuroprothèse motrice, couvrant les techniques d'enregistrement, les signaux EEG et le décodage moteur.

Enregistrement du signal neuronal: types d'électrodes et applications

Explore les méthodes d'enregistrement des signaux neuronaux en utilisant différents types d'électrodes pour les études in vivo et in vitro.

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