Acerca de este Curso

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Resultados profesionales del estudiante

67%

comenzó una nueva carrera después de completar estos cursos

33%

consiguió un beneficio tangible en su carrera profesional gracias a este curso
Certificado para compartir
Obtén un certificado al finalizar
100 % en línea
Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.
Fechas límite flexibles
Restablece las fechas límite en función de tus horarios.
Nivel principiante
Aprox. 8 horas para completar
Inglés (English)
Subtítulos: Inglés (English)

Habilidades que obtendrás

StatisticsStatistical AnalysisStatistical ModelPreprocessor

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ofrecido por

Placeholder

Universidad Johns Hopkins

Programa - Qué aprenderás en este curso

Calificación del contenidoThumbs Up93%(2,394 calificaciones)Info
Semana
1

Semana 1

2 horas para completar

Week 1

2 horas para completar
8 videos (Total 82 minutos), 2 lecturas, 1 cuestionario
8 videos
Module 2: Goals of fMRI Analysis12m
Module 3: fMRI Data Structure6m
Module 4.1: Psychological Inference Part 111m
Module 4.2: Psychological Inference Part 28m
Module 5: Basic Understanding of MR Physics11m
Module 6: Forming an Image10m
Module 7: K Space11m
2 lecturas
Syllabus10m
Principles of fMRI Book10m
1 ejercicio de práctica
Quiz 130m
Semana
2

Semana 2

2 horas para completar

Week 2

2 horas para completar
9 videos (Total 100 minutos)
9 videos
Module 9: fMRI Artifacts and Types of Noise11m
Module 10.1: Spatial and Temporal Resolution of Bold Part 17m
Module 10.2: Spatial and Temporal Resolution of Bold Part 2 13m
Module 11: Experimental Design13m
Module 12.1: Kinds of Designs Part 111m
Module 12.2: Kinds of Designs Part 2 8m
Module 13: Pre-Processing of fMRI Data10m
Module 14: Pre-Processing (continued)7m
1 ejercicio de práctica
Quiz 230m
Semana
3

Semana 3

2 horas para completar

Week 3

2 horas para completar
8 videos (Total 92 minutos)
8 videos
Module 16: Applying GLM to fMRI Data11m
Module 17: Details of Building GLM Models11m
Module 18: Linear Basis Sets11m
Module 19: Filtering & Nuisance Covariates13m
Module 20: GLM Estimation9m
Module 21: Noise Models - AR Models9m
Module 22: Inference - Contrasts and T-tests11m
1 ejercicio de práctica
Quiz 330m
Semana
4

Semana 4

2 horas para completar

Week 4

2 horas para completar
7 videos (Total 77 minutos)
7 videos
Module 24: Group-level Analysis II10m
Module 25: Group-level Analysis III14m
Module 26: Multiple Comparison Problem in fMRI9m
Module 27: FWER Correction16m
Module 28: FDR Correction5m
Module 29: Pitfalls and Multiple Comparisons14m
1 ejercicio de práctica
Quiz 430m

Reseñas

Principales reseñas sobre PRINCIPLES OF FMRI 1

Ver todas las reseñas

Acerca de Programa especializado: Neuroscience and Neuroimaging

This specialization combines the strength of 4 different neuroscience courses into a cohesive learning experience. Taught by Johns Hopkins University, it begins with fundamental neuroscience concepts for neuroimaging. Neuroimaging methods are used with increasing frequency in clinical practice and basic research. Starting with the neuroanatomy of the brain, it then moves into principles of neuroimaging, including experimental design in neuroimaging, functional connectivity MRI, diffusion tensor imaging and spectroscopy imaging. The specialization then continues with two courses that focus on Functional Magnetic Resonance Imaging, one of the most widely used techniques for investigating the living, functioning human brain as people perform tasks and experience mental states, and a convergence point for multidisciplinary work. To conclude, the specialization moves into implementation of neurohacking using the R programming language, with the associated packages to perform data manipulation, processing, and analysis of neuroimaging data, using publicly available structural MRI....
Neuroscience and Neuroimaging

Preguntas Frecuentes

¿Tienes más preguntas? Visita el Centro de Ayuda al Alumno.