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.
Couvre la neuro-ingénierie de la maladie de Parkinson, en se concentrant sur la stimulation cérébrale profonde et ses effets thérapeutiques sur les symptômes moteurs.
Explore les circuits de base des ganglions dans la maladie de Parkinson, couvrant la structure, la fonction, le rôle de la dopamine, la pathologie et les traitements.
Explore la maladie de Parkinson, couvrant son histoire, les défis du diagnostic, les traitements disponibles, les changements neuropathologiques et l'impact sur le contrôle moteur.
Explore les principes et la programmation de Deep Brain Stimulation pour les troubles neurologiques, en mettant l'accent sur les ajustements thérapeutiques des fenêtres et les altérations de la largeur du pouls.
Explore les symptômes de la maladie de Parkinson, les circuits basaux des ganglions, les stades de progression de la maladie et les applications de stimulation cérébrale profonde.
Explore les neurones de projection GABAergiques dans le cerveau et leur rôle dans la fonction cérébrale, y compris l'impact de la dopamine sur la maladie de Parkinson.
Explore les circuits cérébraux pour la perception sensorielle et la représentation externe, couvrant la communication du thalamus, les mécanismes d'économie d'énergie, le contrôle inhibiteur et la perception du temps.
Explore le contrôle du mouvement, les caractéristiques du cortex moteur, les neurones miroirs, les interfaces cerveau-machine et le rôle des ganglions basaux dans l'initiation et la suppression du mouvement.
Explore le contrôle neuronal du mouvement, en mettant l'accent sur les systèmes sensorimoteurs, les circuits médullaires et les réflexes d'étirement musculaire.
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.
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.