Die funktionelle Magnetresonanztomographie (fMRI) ist die am weitesten verbreitete Technik zur Untersuchung des lebenden, funktionierenden menschlichen Gehirns, während Menschen Aufgaben ausführen und mentale Zustände erleben. Sie ist ein Konvergenzpunkt für multidisziplinäre Arbeiten aus vielen Bereichen. Psychologen, Statistiker, Physiker, Informatiker, Neurowissenschaftler, Mediziner, Verhaltenswissenschaftler, Ingenieure, Forscher des öffentlichen Gesundheitswesens, Biologen und andere kommen zusammen, um unser Verständnis des menschlichen Geistes und Gehirns zu verbessern. Dieser Kurs befasst sich mit dem Design, der Erfassung und der Analyse von Daten aus der funktionellen Magnetresonanztomographie (fMRI), einschließlich psychologischer Schlussfolgerungen, MR-Physik, K-Space, Versuchsplanung, Vorverarbeitung von fMRI-Daten sowie verallgemeinerte lineare Modelle (GLMs). Ein Buch zu diesem Kurs finden Sie hier: https://leanpub.com/principlesoffmri.
Grundlagen der fMRI 1
Grundlagen der fMRI 1
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Neurowissenschaften und Neuroimaging“
Dozenten: Martin Lindquist, PhD, MSc
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- Kategorie: Regressionsanalyse
- Kategorie: Zeitreihenanalyse und Vorhersage
- Kategorie: Forschungsmethodologien
- Kategorie: Statistische Methoden
- Kategorie: Neurologie
- Kategorie: Statistische Modellierung
- Kategorie: Vorverarbeitung von Daten
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- Kategorie: Statistische Analyse
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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Felipe M.
Jennifer J.
Larry W.
Chaitanya A.
Bewertungen von Lernenden
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Geprüft am 29. Aug. 2020
It was a wonderful beginning to a topic details of which were unknown to me. Thank you to both the instructors for making the videos crisp, informative and understandable. Thank you very much.
Geprüft am 14. Jan. 2019
Amazing course. More advanced than I thought it would be, which was excellent. Interested students should know that it has a lot of statistics in it.
Geprüft am 8. Jan. 2023
Taken in concert, the lectures and the reading are thorough if complex. However, this is a complex topic. Probably should be listed as an intermediate course at least, but a very good introduction.
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