Johns Hopkins University

Spécialisation "Neurosciences et neuro-imagerie"

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Johns Hopkins University

Spécialisation "Neurosciences et neuro-imagerie"

Familiarisez-vous avec les concepts fondamentaux des neurosciences, comme l'imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (IRMf), le neurohacking (en R) et la neuroimagerie.

John Muschelli III
Ciprian M. Crainiceanu
Arnold Bakker

Instructeurs : John Muschelli III

29 566 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

Approfondissez votre connaissance d’un sujet

des 3,325 examens de cours de ce programme

niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
4 semaines à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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Ce que vous apprendrez

  • Découvrez la conception, la structure et l'acquisition des données IRMf.

  • Familiarisez-vous avec les artefacts de l'IRMf et les types de bruit.

  • Apprenez à lire/écrire des images du cerveau au format NIfTI.

  • Découvrez la spectroscopie par résonance magnétique.

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Analyse avancée
  • Catégorie : Anatomie
  • Catégorie : Analyse de corrélation
  • Catégorie : Analyse des données
  • Catégorie : Manipulation de données
  • Catégorie : Radiologie diagnostique
  • Catégorie : Expérimentation
  • Catégorie : Analyse d'images
  • Catégorie : Qualité de l'image
  • Catégorie : Recherche en laboratoire
  • Catégorie : Imagerie par résonance magnétique
  • Catégorie : Imagerie médicale
  • Catégorie : Neurologie
  • Catégorie : Radiologie
  • Catégorie : Conception de la recherche
  • Catégorie : Analyse statistique
  • Catégorie : Méthodes statistiques
  • Catégorie : Statistiques

Outils que vous découvrirez

  • Catégorie : R Programmation
  • Catégorie : R (logiciel)

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Améliorez votre expertise en la matière

  • Acquérez des compétences recherchées auprès d’universités et d’experts du secteur
  • Maîtrisez un sujet ou un outil avec des projets pratiques
  • Développez une compréhension approfondie de concepts clés
  • Obtenez un certificat professionnel auprès de Johns Hopkins University

Spécialisation - série de 4 cours

Neurosciences fondamentales pour la neuroimagerie

Neurosciences fondamentales pour la neuroimagerie

COURS 1, 9 heures

Ce que vous apprendrez

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Anatomie
Catégorie : Imagerie par résonance magnétique
Catégorie : Imagerie médicale
Catégorie : Neurologie
Catégorie : Conception de la recherche
Catégorie : Recherche en laboratoire
Catégorie : Hémodynamique
Catégorie : Expérimentation
Catégorie : Terminologie médicale
Catégorie : Évaluation clinique
Catégorie : Radiologie diagnostique
Catégorie : Radiologie
Catégorie : Analyse d'images
Principes de l'IRMf 1

Principes de l'IRMf 1

COURS 2, 8 heures

Ce que vous apprendrez

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Analyse statistique
Catégorie : Imagerie par résonance magnétique
Catégorie : Prétraitement des données
Catégorie : Analyse d'images
Catégorie : Méthodes statistiques
Catégorie : Modélisation statistique
Catégorie : Recherche en laboratoire
Catégorie : Analyse de régression
Catégorie : Neurologie
Catégorie : Analyse des données
Catégorie : Radiologie
Catégorie : Inférence statistique
Catégorie : Analyse des séries temporelles et prévisions
Catégorie : Conception de la recherche
Catégorie : Hémodynamique
Catégorie : Analyse spatiale
Catégorie : Science et recherche
Catégorie : Méthodes de recherche
Catégorie : Statistiques
Catégorie : Imagerie médicale
Principes de l'IRMf 2

Principes de l'IRMf 2

COURS 3, 9 heures

Ce que vous apprendrez

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Analyse des données
Catégorie : Analyse de régression
Catégorie : Analyse de corrélation
Catégorie : Méthodes statistiques
Catégorie : Analyse statistique
Catégorie : Modélisation statistique
Catégorie : Imagerie médicale
Catégorie : Psychologie
Catégorie : Évaluation du modèle
Catégorie : Neurologie
Catégorie : Imagerie par résonance magnétique
Catégorie : Inférence statistique
Catégorie : Analyse avancée
Catégorie : Analyse des séries temporelles et prévisions
Catégorie : Analyse du réseau
Catégorie : Réduction de la dimensionnalité
Catégorie : Analyse d'images
Introduction au Neurohacking en R

Introduction au Neurohacking en R

COURS 4, 18 heures

Ce que vous apprendrez

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Imagerie par résonance magnétique
Catégorie : R Programmation
Catégorie : Analyse d'images
Catégorie : Imagerie médicale
Catégorie : Visualisation scientifique
Catégorie : Gestion des fichiers
Catégorie : Installation du logiciel
Catégorie : Prétraitement des données
Catégorie : Gestion des paquets et des logiciels
Catégorie : Importation/exportation de données
Catégorie : Transformation des données
Catégorie : Manipulation de données
Catégorie : Radiologie
Catégorie : R (logiciel)
Catégorie : Traitement des données
Catégorie : Neurologie
Catégorie : Qualité de l'image
Catégorie : Histogramme

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Instructeurs

John Muschelli III
Johns Hopkins University
1 Cours25 644 apprenants

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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.’

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