Explore l'importance et l'organisation de la rétroaction sensorielle dans le système nerveux périphérique, y compris les implémentations artificielles.
Explore l'importance de la rétroaction sensorielle en temps réel dans l'amélioration du contrôle et de l'impact fonctionnel des mains prothétiques grâce à diverses méthodes de neuro-ingénierie.
Explore l'optimisation des systèmes neuroprothétiques, y compris la restauration de rétroaction sensorielle et les stratégies de stimulation neuronale.
Couvre les techniques de neuro-ingénierie pour restaurer la rétroaction sensorielle dans les prothèses bioniques, en se concentrant sur la conception des électrodes et la réinnervation musculaire ciblée.
Couvre les modèles neuronaux hybrides pour les neuroprothèses, l'optimisation de la stimulation nerveuse et la récupération après une lésion de la moelle épinière.
Explore les neuroprothèses pour les systèmes sensoriels, y compris les applications auditives, vestibulaires, visuelles et tactiles, en abordant les défis de la vision artificielle.
Explore les fondamentaux des interfaces neurales, couvrant les principes de conception, l'évolution des interfaces corticales et les innovations dans la technologie des électrodes.
Couvre les bases de l'ingénierie neuronale, les interfaces cerveau-ordinateur, les neuroprothèses et la stimulation cérébrale profonde pour améliorer la fonction humaine.
Discute des progrès de la neuro-ingénierie pour le développement des membres bioniques et l'amélioration de la rétroaction sensorielle pour une meilleure expérience utilisateur.
Couvre les progrès de la neurotechnologie pour améliorer la rétroaction sensorielle dans les appareils prothétiques, en se concentrant sur la perception de la texture et les effets de la charge cognitive sur la performance.
Explore le traitement du signal neuronal pour les interfaces cerveau-ordinateur, y compris les techniques de décodage comme les filtres Kalman et le tri des pics.
Explore la neuroprothèse motrice, couvrant le système nerveux périphérique, le décodage moteur, les mains robotiques et la rétroaction sensorielle grâce à des techniques avancées et des systèmes implantables.
Explore la synergie entre l'apprentissage automatique et les neurosciences, en montrant comment les réseaux neuronaux profonds peuvent prédire les réponses neuronales et les défis rencontrés par l'IA en robotique.
