Explore l'intégration de la connectivité cérébrale pour décoder et interpréter l'activité cérébrale à l'aide du traitement des signaux graphiques et des réseaux résiduels spectraux.
Couvre l'analyse des fenêtres coulissantes, l'analyse des processus ponctuels et les modèles auto-régressifs dans la connectivité fonctionnelle dynamique.
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 les bases de la neuroimagerie, couvrant l'observation du cerveau à différentes échelles et cartographie des réseaux du cerveau avec diverses techniques.
Déplacez-vous dans la façon dont le cerveau apprend et exécute des séquences motrices rapides en planifiant les mouvements à venir tout en contrôlant ceux en cours.
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.
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.
Explore l'organisation topographique du cerveau, en mettant l'accent sur les représentations sensorielles et les techniques de neuroimagerie hémodynamique.
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.
Couvre les progrès récents de l'apprentissage structurel pour les modèles graphiques, y compris les modèles gaussiens, les modèles mixtes et les événements extrêmes.
Explore les effets réseau de la stimulation cérébrale profonde au-delà des ganglions basaux, en se concentrant sur la connectivité optimale et le rôle des oscillations cérébrales dans les symptômes moteurs de la PD.
