Modélisation de la variabilité de l'activité électrique dans le cerveau / Sebastian
Hitziger ; sous la direction de Théodore Papadopoulo et Maureen Clerc. Thèse de doctorat
: Automatique, traitement du signal et des images : Nice : 2015
Information trouvée : membre du jury de thèse
Nouvelles approches algorithmiques pour les problèmes directs et inverses en M/EEG
/ Kostiantyn Maksymenko ; sous la direction de Théodore Papadopoulo et Maureen Clerc.
Thèse de doctorat : Informatique : Université Côte d'Azur (ComUE) : 2019
Information trouvée : président du jury
Reconstruction de l'activité corticale à partir de données MEG à l'aide de réseaux
cérébraux et de délais de transmission estimés à partir d'IRMd / Ivana Kojčić ; sous
la direction de Theodore Papadopoulo et Samuel Deslauriers-Gauthier. Thèse de doctorat
: Automatique et traitement du signal et des images : Université Côte d'Azur : 2022
Information trouvée : rapporteur de thèse, membre du jury
Réseaux de neurones convolutifs adaptés au domaine pour l'analyse des signaux IRMd
et M/EEG / Sara Sedlar ; sous la direction de Théodore Papadopoulo. Thèse de doctorat
: Automatique et traitement du signal et des images : Université Côte d'Azur : 2022
Information trouvée : président du jury
Utilisabilité des marqueurs de synchronie de phase dans les protocoles de neurofeedback
EEG pour la réduction des crises épileptiques / Côme Le Breton ; sous la direction
de Maureen Clerc et Théodore Papadopoulo. Thèse de doctorat : Automatique et traitement
du signal et des images : Université Côte d'Azur : 2022
Information trouvée : membre du jury
Utilisation de l’IRM de diffusion pour la reconstruction de réseaux d’activations
cérébrales à partir de données MEG/EEG / Brahim Belaoucha ; sous la direction de Théodore
Papadopoulo. Thèse de doctorat : Automatique, traitement du signal et des images :
Côte d'Azur : 2017
Information trouvée : rapporteur de thèse, membre du jury
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Documentation
Identifiant VIAF : http://viaf.org/viaf/233145541852696601911
