Explore la classification des neurones, soulignant l'importance de comprendre la complexité du cerveau et les défis dans la définition des types de cellules.
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.
Par Meenakshi Khosla explore la modélisation basée sur les données dans les neurosciences naturalistes à grande échelle, en mettant l'accent sur la représentation de l'activité cérébrale et les modèles de calcul.
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.
S'oriente vers l'analyse de la dynamique cérébrale et des réseaux à l'aide de techniques de neuroimagerie avancées et de méthodes de traitement des signaux.
Explore les méthodes dynamiques de connectivité fonctionnelle dans l'IRMf, en mettant l'accent sur l'identification de plusieurs états cérébraux et leurs applications dans la compréhension des troubles cérébraux.
Explore le développement du cerveau, de la neurulation à la neurogenèse adulte, en mettant l'accent sur l'influence des facteurs environnementaux et l'impact potentiel sur la mémoire et la récupération du cerveau.
Discute de l'impact des migrations sur les économies, y compris la concurrence salariale, le gaspillage des cerveaux, la fuite des cerveaux et les droits de l'homme.
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.
