Explore l'analyse indépendante des composants en imagerie cérébrale fonctionnelle, en se concentrant sur les sources non gaussiennes, les artefacts de nettoyage et les études de groupe.
Explore les progrès de l'IRMf de la moelle épinière à 7 Tesla, en soulignant son importance dans la compréhension des pathologies du système nerveux central.
Introduit la cartographie topographique du cerveau, les voies auditives, l'organisation du cortex moteur et le modèle linéaire général pour l'analyse des données IRMf.
Explore le contraste des échos dégradés (T2*) dans l'imagerie biomédicale, couvrant la pondération T2*, les mécanismes de contraste dans l'IRM, la vénographie, l'IRMF OLD et les techniques d'encodage spatial.
Explore le traitement du signal neuronal, les techniques d'IRM et la validation de l'imagerie, en mettant l'accent sur la connectivité structurelle et fonctionnelle et les applications cliniques.
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.
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.
