Explore la théorie des graphes dans la connectomique cérébrale, les applications d'IRM, la pertinence de l'analyse de réseau et les empreintes digitales individuelles.
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.
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 les bases de la connectomique cérébrale, y compris les réseaux du cerveau, la terminologie, les schémas de données, le prétraitement, la connectivité des noeuds et la structure fonctionnelle du connectome.
Explore la connectivité synaptique dans les régions hippocampales, en mettant l'accent sur la complexité des réseaux neuronaux et le rôle des approches de modélisation.
Couvre les propriétés stochastiques, les structures du réseau, les modèles, les statistiques, les mesures de centralité et les méthodes d'échantillonnage dans l'analyse des données du réseau.
Se penche sur la simulation de la dynamique du réseau dans les neurosciences silico, couvrant l'activité spontanée et évoquée, les simulations in-vitro et in-vivo, et l'analyse de sensibilité.
