Explore les bases de la neuroimagerie, les échelles du réseau cérébral, la connectivité, l'histoire et la physique, soulignant l'importance de comprendre les données à différentes échelles.
Explore le traitement du signal graphique appliqué aux réseaux cérébraux, en mettant l'accent sur la relation entre la fonction cérébrale et la structure en utilisant des méthodes telles que le graphique Fourier Transform et l'indice de découplage structural.
Explore la vue d'ensemble, la justification et les stratégies de la neuroscience de simulation, en mettant l'accent sur les défis de la reconstruction et de la simulation du cerveau.
Introduit les bases de la connectomique cérébrale, y compris la terminologie, le prétraitement des données, l'IRM fonctionnelle, les mesures de connectivité et la structure modulaire.
Couvre les bases de la connectomique cérébrale, y compris les réseaux du cerveau, la terminologie, les schémas de données, le prétraitement, la connectivité des noeuds et la structure fonctionnelle du connectome.
Introduit des approches et des applications modernes en neuroscience, mettant l'accent sur la modélisation computationnelle et son importance dans la compréhension du cerveau.
Couvre la structure d'un cours de neurosciences, en se concentrant sur la membrane cellulaire, les canaux ioniques, la transmission synaptique et la fonction cérébrale.
Couvre les bases des réseaux, en mettant l'accent sur les réseaux du cerveau, les percées historiques, les découvertes de petits mondes et de réseaux sans échelle, et l'importance du connectome humain.
Couvre l'analyse des fenêtres coulissantes, l'analyse des processus ponctuels et les modèles auto-régressifs dans la connectivité fonctionnelle dynamique.
Explore les techniques d'électrophysiologie in vivo pour étudier la fonction cérébrale à l'aide de potentiels extracellulaires et d'enregistrements de cellules entières.
