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
Ce cours fait partie de Spécialisation Neurosciences et neuro-imagerie
Instructeurs : Martin Lindquist, PhD, MSc
17 129 déjà inscrits
Inclus avec 
(244 avis)
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Analyse des Données
- Catégorie : Probabilités et statistiques
- Catégorie : Expérience
- Catégorie : Théorie et analyse mathématiques
- Catégorie : Recherche et conception
- Catégorie : Statistiques Générales
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Il y a 4 modules dans ce cours
Cette semaine, nous aborderons l'inférence psychologique et comportementale, ainsi que la conception expérimentale avancée.
Inclus
8 vidéos1 lecture1 devoir
Cette semaine, nous poursuivrons l'étude de la conception expérimentale avancée et nous discuterons également de la modélisation GLM avancée.
Inclus
11 vidéos1 devoir
Cette semaine, nous nous concentrerons sur la connectivité cérébrale.
Inclus
8 vidéos1 devoir
Cette semaine, nous nous concentrerons sur l'analyse de modèles multivoxels.
Inclus
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Instructeurs
Offert par
Recommandé si vous êtes intéressé(e) par Analyse des Données
Korea Advanced Institute of Science and Technology(KAIST)
The University of Chicago
Hebrew University of Jerusalem
Johns Hopkins University
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Avis des étudiants
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Révisé le 17 nov. 2016
The course was ery good, I wish it also included working with sample fmri data.
Révisé le 16 janv. 2019
Excellent courses, very useful. Worth enrolling and purchasing.
Révisé le 24 mai 2019
Very good course. Best week is the last week. Its does a good overview of fMRI Statistical analysis and design of experiments.
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