Explore l'extraction de texte en neuroinformatique pour extraire les données de connectivité cérébrale et annoter les paramètres du modèle de la littérature scientifique.
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.
Souligne la reproductibilité et la réutilisabilité des données dans les neurosciences silico, en mettant l'accent sur les outils et les méthodes de neuroinformatique.
Explore l'importance de l'hippocampe dans la mémoire et la navigation spatiale, en discutant de sa structure unique et de ses implications pour la recherche plus large sur le cerveau.
Explore les modules du réseau cérébral et la structure communautaire, y compris le connectome fonctionnel modulaire naturel, la modularité du réseau et les algorithmes de détection communautaire.
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.
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.
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.
Présente les atlas du cerveau de l'Institut Allen, les outils génétiques, l'analyse de connectivité et les modèles de calcul pour comprendre la fonction cérébrale.
Explore les signaux neuraux, les techniques d'imagerie cérébrale et l'organisation du cerveau, soulignant l'importance de comprendre les méthodes d'imagerie cérébrale et de mesurer les signaux du cerveau de façon non invasive.
Explore l'extraction de texte de données à longue queue dans les neurosciences et la connectivité cérébrale, y compris la reconnaissance d'entités nommées, l'extraction de la concentration de protéines et la comparaison des matrices de connectivité.
Explore le concept de Knowledge Graphs et leur rôle dans l'intégration des données et la compréhension sémantique, montrant des exemples et des applications du monde réel.
Explore l'intégration des mesures du cerveau humain pour comprendre la photosensibilité et l'impact de la stimulation électrique sur la hiérarchie visuelle.
Explore la classification des neurones, soulignant l'importance de comprendre la complexité du cerveau et les défis dans la définition des types de cellules.
