L'imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (IRMf) est la technique la plus largement utilisée pour étudier le cerveau humain vivant et fonctionnel lorsque les personnes effectuent des tâches et ressentent des états mentaux. Il s'agit d'un point de convergence pour des travaux multidisciplinaires issus de nombreuses disciplines. Psychologues, statisticiens, physiciens, informaticiens, neuroscientifiques, chercheurs médicaux, spécialistes du comportement, ingénieurs, chercheurs en santé publique, biologistes et autres se réunissent pour faire progresser notre compréhension de l'esprit et du cerveau humains. Ce cours couvre la conception, l'acquisition et l'analyse des données d'imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (IRMf), y compris l'inférence psychologique, la physique de l'IRM, l'espace K, la conception expérimentale, le prétraitement des données d'IRMf, ainsi que les modèles linéaires généralisés (GLM). Un livre relatif à ce cours est disponible à l'adresse suivante : https://leanpub.com/principlesoffmri.

Principes de l'IRMf 1

Principes de l'IRMf 1
Ce cours fait partie de Spécialisation "Neurosciences et neuro-imagerie"

Instructeurs : Martin Lindquist, PhD, MSc
46 073 déjà inscrits
Inclus avec
850 avis
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Imagerie médicale
- Catégorie : Conception de la recherche
- Catégorie : Méthodes de recherche
- Catégorie : Prétraitement des données
- Catégorie : Recherche en laboratoire
- Catégorie : Hémodynamique
- Catégorie : Statistiques
- Catégorie : Modélisation statistique
- Catégorie : Analyse spatiale
- Catégorie : Analyse d'images
- Catégorie : Neurologie
- Catégorie : Radiologie
- Catégorie : Analyse de régression
- Catégorie : Analyse des séries temporelles et prévisions
- Catégorie : Science et recherche
- Catégorie : Imagerie par résonance magnétique
- Catégorie : Inférence statistique
- Catégorie : Analyse des données
- Catégorie : Méthodes statistiques
- Catégorie : Analyse statistique
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Johns Hopkins University

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Korea Advanced Institute of Science and Technology(KAIST)
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Felipe M.

Jennifer J.

Larry W.

Chaitanya A.
Avis des étudiants
- 5 stars
72,82 %
- 4 stars
21,41 %
- 3 stars
4,23 %
- 2 stars
1,05 %
- 1 star
0,47 %
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Révisé le 24 avr. 2020
Really lots of new knowledge,But not exactly not relevent from my field but learn alot new things that very helpfull for my further study.Thank you COURSERA for upgrade my knowledge.
Révisé le 14 janv. 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.
Révisé le 29 août 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.

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