Johns Hopkins University

Principes de l'IRMf 1

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Principes de l'IRMf 1

Martin Lindquist, PhD, MSc
Tor Wager, PhD

Instructeurs : Martin Lindquist, PhD, MSc

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La plupart des étudiants ont apprécié ce cours
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Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Hémodynamique
  • Catégorie : Modélisation statistique
  • Catégorie : Prétraitement des données
  • Catégorie : Probabilités et statistiques
  • Catégorie : Neurologie
  • Catégorie : Radiologie
  • Catégorie : Imagerie par résonance magnétique
  • Catégorie : Imagerie médicale
  • Catégorie : Analyse d'images
  • Catégorie : Analyse spatiale
  • Catégorie : Analyse de régression
  • Catégorie : Méthodes statistiques
  • Catégorie : Analyse statistique
  • Catégorie : Conception de la recherche
  • Catégorie : Analyse des données
  • Catégorie : Science et recherche
  • Catégorie : Statistiques
  • Catégorie : Inférence statistique

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Évaluations

4 devoirs

Enseigné en Anglais

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Élaborez votre expertise du sujet

Ce cours fait partie de la Spécialisation "Neurosciences et neuro-imagerie"
Lorsque vous vous inscrivez à ce cours, vous êtes également inscrit(e) à cette Spécialisation.
  • Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
  • Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
  • Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
  • Obtenez un certificat professionnel partageable

Il y a 4 modules dans ce cours

Cette semaine, nous présenterons l'IRMf et parlerons de l'acquisition et de la reconstruction des données.

Inclus

8 vidéos2 lectures1 devoir

Cette semaine, nous aborderons le signal IRMf, la conception expérimentale et le prétraitement.

Inclus

9 vidéos1 devoir

Cette semaine, nous aborderons le modèle linéaire général (GLM).

Inclus

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La description se trouve ici

Inclus

7 vidéos1 devoir

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Instructeurs

Évaluations de l’enseignant
(125 évaluations)
Martin Lindquist, PhD, MSc
Johns Hopkins University
2 Cours49 822 apprenants

Offert par

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Felipe M.

Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’

Jennifer J.

Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’

Larry W.

Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’

Chaitanya A.

’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’

Avis des étudiants

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    1,05 %

  • 1 star

    0,46 %

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BP

Révisé le 24 avr. 2020

ZH

Révisé le 25 avr. 2019

SS

Révisé le 26 avr. 2020

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