Explore l'optimisation des systèmes neuroprothétiques, y compris la restauration de rétroaction sensorielle et les stratégies de stimulation neuronale.
Couvre les modèles neuronaux hybrides pour les neuroprothèses, l'optimisation de la stimulation nerveuse et la récupération après une lésion de la moelle épinière.
Couvre les fondamentaux des signaux neuraux et du traitement des signaux, en mettant l'accent sur la modélisation et la simulation des systèmes neuraux.
Couvre l'analyse des données neurophysiologiques, y compris la détection AP, le calcul de la vitesse de tir et l'analyse spectrale, en mettant l'accent sur la prédiction des classes cellulaires.
Explore la dynamique membranaire des cellules neurales, y compris les canaux ioniques, les potentiels d'action, la myélinisation et les interfaces bioélectroniques.
Explore la propagation du potentiel d'action, la modélisation membranaire, la conductance et l'encodage des signaux à travers des trains d'action potentiels.
Explore l'analyse des données neurophysiologiques, couvrant l'identification AP, les taux de tir, l'activité sous le seuil, l'analyse spectrale FFT et l'analyse déclenchée par des événements à l'aide de MATLAB.
Explore la compréhension biophysique du comportement électrique neuronal, y compris les défis dans la modélisation des neurones, la génération de potentiels d'action, et l'impact de la structure dendritique sur les schémas de tir.
Couvre la terminologie, la génération et la conduction des potentiels d'action dans la signalisation neuronale, ainsi que les signaux bioélectriques et les courants synaptiques.
Explore la modélisation de l'activité électrique du neurone, y compris les canaux ioniques et les concentrations, l'équation de Nernst et le potentiel de repos.
Explore les propriétés mécaniques et électriques des tissus neuraux, y compris le cerveau et la moelle épinière, ainsi que l'enregistrement des signaux neuraux à l'aide de diverses techniques.
Explore le modèle Hodgkin-Huxley, les phases de potentiel d'action, la dynamique ionique, la théorie des câbles et la modélisation compartimentale dans l'excitabilité neuronale.
Explore la base physique de la propagation du signal dans les neurones, en se concentrant sur la configuration du potentiel membranaire et les canaux ioniques.
