Predicción de señales hipocampales en ratones utilizando un enfoque de aprendizaje profundo para aplicaciones de tecnología neurohíbrida
Autores: Lebedeva, Albina V.; Samburova, Margarita I.; Razin, Vyacheslav V.; Gromov, Nikolay V.; Gerasimova, Svetlana A.; Levanova, Tatiana A.; Smirnov, Lev A.; Pisarchik, Alexander N.
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Predicción de señales hipocampales en ratones utilizando un enfoque de aprendizaje profundo para aplicaciones de tecnología neurohíbrida
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería de Software
Palabras clave
Crecimiento
Neurotecnologías
Memoria
Funciones cognitivas
Hipocampo
Interfaces neuronales
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 29
Citaciones: Sin citaciones
El creciente aumento en el conocimiento sobre el funcionamiento del sistema nervioso de mamíferos y humanos, así como los significativos avances en tecnología neuromórfica en las últimas décadas, ha llevado a la aparición de un gran número de interfaces cerebro-computadora y neuroprótesis para tareas de medicina regenerativa.
Descripción
El creciente aumento en el conocimiento sobre el funcionamiento del sistema nervioso de mamíferos y humanos, así como los significativos avances en tecnología neuromórfica en las últimas décadas, ha llevado a la aparición de un gran número de interfaces cerebro-computadora y neuroprótesis para tareas de medicina regenerativa.