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Decoding memory processing from experimental and spontaneous human brain activit...

Decoding memory processing from experimental and spontaneous human brain activity using intracranial electrophysiological recordings and machine learning based methods. Despite the critical importance of memory for cognitive function and socialization, very little is known about how information is stored for later retrieval and use. Understanding how the human brain maintains and stores informati... ver más

21/11/2018

UNIVERSITY COLLEGE...

241K€

Presupuesto del proyecto: 241K€

Líder del proyecto

UNIVERSITY COLLEGE LONDON No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Ver 3 Participantes

Financiación concedida El organismo H2020 notifico la concesión del proyecto el día 2018-11-21

MSCA-IF-2014-GF: Marie Skłodowska-Curie Individual F...

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Cerrada hace 10 años

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3 Participantes

UNIVERSITY COLLEGE LONDON

241.17K€ | Lider

BOARD OF TRUSTEES OF THE LEL...

STANFORD

143.44K€ | Participante

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Duración del proyecto: 43 meses Fecha Inicio: 2015-04-14
Fecha Fin: 2018-11-21

Líder del proyecto

UNIVERSITY COLLEGE LONDON No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Presupuesto del proyecto 241K€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto Despite the critical importance of memory for cognitive function and socialization, very little is known about how information is stored for later retrieval and use. Understanding how the human brain maintains and stores information would enhance research on memory dysfunction in degenerative diseases, such as the age-related dementias, which represent a large burden for European society, and could facilitate the development of strategies for improving memory. The current proposal will use intracranial electrophysiological recordings from the surface of the human brain to investigate encoding, retrieval and consolidation of category-specific information during experimental settings, as well as during spontaneous brain activity. The proposal consists in two parts: first, electrocorticographic (ECoG) data will be acquired at Stanford University, with access to high-quality recordings and modern tools for electrophysiological data analysis. Secondly, machine learning based methodologies will be developed at the Department of Computer Science, University College London (return host) to decode spontaneous brain activity in different vigilance states. Finally, all developed methods will be implemented in an open source software, ensuring the timely dissemination of state-of-the art techniques. The methodological developments considered in this project could provide means for developing computer-aided diagnostic tools for neurodegenerative diseases.

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