Certaines approches prennent avantage des impulsions lasers brèves et intenses, comme c’est le cas de la microscopie par fluorescence à deux photons. Pour les applications en neuroscience, le défi réside dans l’observation des interactions entre des neurones marqués d’un fluorophore qui sont situées à différentes profondeurs dans le tissu. Afin d’y arriver, il est nécessaire de balayer l’échantillon sur plusieurs plans transverses pour couvrir entièrement son volume. Puisque cette procédure diminue la résolution temporelle, il a été proposé d’augmenter la profondeur de champ du microscope afin de minimiser le nombre de balayages à effectuer. L’axicon réfractif, soit une lentille de forme conique, est un élément optique permettant de produire une ligne focale grâce à un faisceau Bessel. La profondeur de champ peut donc être augmentée jusqu’à 1 milimet, tout en conservant une résolution spatiale de l’ordre du micron.
Ce faisant, elles et ils aident la population à mieux comprendre et à soutenir la recherche interdisciplinaire, internationale, à haut risque et à haut rendement et qui nécessite des résultats rapides. Les scanners modernes enregistrent et étudient l’activité cérébrale des gens pendant le processus de prise de décision afin qu’il puisse être optimisé. Pour ce faire, il faut établir un pont entre la neurologie, la psychiatrie, la psychologie, la biologie et les activités de gestion pour mener les organisations vers l’avenir souhaité. C’est sans aucun doute un saut quantique qui a commencé à gesay au cours des années 90 et a apporté avec lui le développement de techniques d’imagerie (qui évoluent, aussi, à un rythme étonnant).
L’entraînement visuel est aussi très efficace pour les policiers, le personnel militaire, les patients affectés par une commotion cérébrale ou ceux qui récupèrent d’une lésion au cerveau. Toute personne qui désire améliorer sa concentration, sa coordination œil-main, images Seo sa perception périphérique, son temps de réaction et sa prise de décision bénéficiera de l’entraînement visuel à haute performance. Pour commencer le projet, une revue des différents algorithmes d’intelligence artificielle devra être fait pour déterminer les solutions disponibles pouvant s’appliquer à une interface cerveau machine comme celle décrite plus haut. Par la suite, ces algorithmes devront être testés sur ordinateur pour déterminer les performances de chacun et ainsi choisir le plus appropriée. La solution choisie pourra alors être implémentée sur FPGA afin de la tester sur une plateforme matérielle.
Particulièrement, les systèmes sans-fil avec traitement de signal embarqué présentent des modèles d’analyse des signaux simples et s’appliquent sur un seul canal d’observation/stimulation comme pour le système montré cet article . Par ailleurs, les systèmes qui utilisent des modèles plus complexes et présentent plusieurs canaux utilisent souvent un ordinateur pour traiter les données enregistrées et les analyser . Cette méthode est problématique puisqu’elle induit une latence entre l’enregistrement et la stimulation qui empêche l’approche en boucle fermée. Cette latence est critique lorsqu’on veut étudier le cerveau à l’aide de la boucle fermée ou même recréer des connexions neuronales perdues dans le cerveau. Une partie importante du projet consistera à développer un microsystème permettant l’application de modèles complexes sur plusieurs canaux d’enregistrement en parallèle, et permettant le contrôle de la stimulation optogénétique en boucle fermée. Les modèles appliqués devront être adaptable pour permettre à l’appareil d’être utilisé par plusieurs chercheurs en neuroscience qui auront différentes expériences à mener.
Toutefois, les tests expérimentaux ont été très brefs et il est nécessaire d’investiguer davantage le comportement du GRIN-Axicon en laboratoire. L’objectif du projet de maîtrise est donc de concevoir et fabriquer un GRIN-Axicon pour une application en microscopie multi-photonique. Le processus de fabrication sera optimisé en vue de créer une composante de qualité possédant un coût compétitif. Cette technique tire parti de la différence de réflectivité entre la matière blanche et la matière grise du cerveau à proximité du STN. Elle est généralement réalisée en utilisant une source de lumière blanche à large bande, une sorte de sonde optique pour acheminer la lumière vers et depuis les instruments, et l’analyse spectrale est effectuée par un spectromètre.