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 l'analyse des données d'imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (IRMf). Il s'agit de la suite du cours "Principes de l'IRMf, partie 1".
Principes de l'IRMf 2
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Principes de l'IRMf 2
Ce cours fait partie de Spécialisation "Neurosciences et neuro-imagerie"
Instructeurs : Martin Lindquist, PhD, MSc
18 442 déjà inscrits
Inclus avec
249 avis
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Magnetic Resonance Imaging
- Catégorie : Statistical Modeling
- Catégorie : Network Analysis
- Catégorie : Psychology
- Catégorie : Image Analysis
- Catégorie : Data Analysis
- Catégorie : Analytical Skills
- Catégorie : Advanced Analytics
- Catégorie : Time Series Analysis and Forecasting
- Catégorie : Statistical Analysis
- Catégorie : Neurology
- Catégorie : Statistical Methods
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : Matlab
Détails à connaître
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4 devoirs
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- 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
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Johns Hopkins University
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Johns Hopkins University
Korea Advanced Institute of Science and Technology(KAIST)
Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?
Felipe M.
Jennifer J.
Larry W.
Chaitanya A.
Avis des étudiants
- 5 stars
77,91 %
- 4 stars
17,26 %
- 3 stars
4,01 %
- 2 stars
0,40 %
- 1 star
0,40 %
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Révisé le 23 mai 2019
Very good course. Best week is the last week. Its does a good overview of fMRI Statistical analysis and design of experiments.
Révisé le 11 nov. 2018
Similar to the first installment of the series. I found this course enlightening and easily digestible, especially considering the advance material it discusses. Overall enjoyable experience.
Révisé le 16 nov. 2016
The course was ery good, I wish it also included working with sample fmri data.
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