Master Thesis Online
Fast and Accurate Characterization of Neuronal Activity with HD-MEAs
Boxus, Florent 
Promoteur(s) :
Franci, Alessio
Date de soutenance : 30-jui-2025/1-jui-2025 • URL permanente : http://hdl.handle.net/2268.2/23233
Détails
| Titre : | Fast and Accurate Characterization of Neuronal Activity with HD-MEAs |
| Titre traduit : | [fr] Caractérisation rapide et précise de l’activité neuronale avec HD-MEAs |
| Auteur : | Boxus, Florent
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| Date de soutenance : | 30-jui-2025/1-jui-2025 |
| Promoteur(s) : | Franci, Alessio
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| Membre(s) du jury : | Lambrechts, Dennis
Sacré, Pierre
Drion, Guillaume
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| Langue : | Anglais |
| Nombre de pages : | 105 |
| Mots-clés : | [en] Spike [en] Detection [en] Network [en] HD-MEA [fr] Spike [fr] Réseau [fr] Détection |
| Discipline(s) : | Ingénierie, informatique & technologie > Ingénierie électrique & électronique |
| Commentaire : | TFE réalisé dans le cadre d'un stage chez IMEC. |
| Centre(s) de recherche : | IMEC |
| Public cible : | Chercheurs Professionnels du domaine |
| Institution(s) : | Université de Liège, Liège, Belgique |
| Diplôme : | Master : ingénieur civil électricien, à finalité spécialisée en Neuromorphic Engineering |
| Faculté : | Mémoires de la Faculté des Sciences appliquées |
Résumé
[en] This thesis addresses the complex problem of data processing from High-Density Microelectrode Arrays (HD-MEAs). It aims at developing both robust and low latency spike detection algorithms for allowing functional characterization of the neuronal activity on the chip and future closed-loop experiments applications.
[fr] Ce travail aborde le problème complexe du traitement des données à partir de réseaux de microélectrodes haute densité (HD-MEAs). Il vise à développer des algorithmes robustes et à faible latence de détection de spikes pour permettre la caractérisation fonctionnelle de l’activité neuronale sur la puce et les futures applications d’expériences en boucle fermée.
Fichier(s)
Document(s)
MasterThesis_Florent_Boxus.pdf
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Taille: 10.56 MB
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Erratum_MasterThesis_Florent_Boxus.pdf
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Annexe(s)
AbstractTFE_Florent_Boxus.pdf
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Taille: 216.2 kB
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L'Université de Liège ne garantit pas la qualité scientifique de ces travaux d'étudiants ni l'exactitude de l'ensemble des informations qu'ils contiennent.
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