이 강좌는 Neuroscience and Neuroimaging 특화 과정의 일부입니다.

4.7
별점
210개의 평가

Martin Lindquist, PhD, MSc +1명의 강사

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제공자:

Neuroscience and Neuroimaging 특화 과정존스홉킨스대학교

이 강좌에 대하여

최근 조회 7,121회

Functional Magnetic Resonance Imaging (fMRI) is the most widely used technique for investigating the living, functioning human brain as people perform tasks and experience mental states. It is a convergence point for multidisciplinary work from many disciplines. Psychologists, statisticians, physicists, computer scientists, neuroscientists, medical researchers, behavioral scientists, engineers, public health researchers, biologists, and others are coming together to advance our understanding of the human mind and brain.  This course covers the analysis of Functional Magnetic Resonance Imaging (fMRI) data.  It is a continuation of the course “Principles of fMRI, Part 1”.

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Neuroscience and Neuroimaging 특화 과정

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영어

자막: 프랑스어, 포르투갈어 (유럽), 러시아어, 영어, 스페인어

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강사

강사 평가

4.43/5 (24개의 평가)

Martin Lindquist, PhD, MSc

Professor, Biostatistics

Bloomberg School of Public Health | Johns Hopkins University

35,229명의 학습자

2개의 강좌

Tor Wager, PhD

Diana L. Taylor Distinguished Professor

Department of Psychological and Brain Sciences

35,229명의 학습자

2개의 강좌

제공자:

존스홉킨스대학교

The mission of The Johns Hopkins University is to educate its students and cultivate their capacity for life-long learning, to foster independent and original research, and to bring the benefits of discovery to the world.

강의 계획표 - 이 강좌에서 배울 내용

주

주 1

완료하는 데 2시간 필요

Week 1

This week we will discuss psychological and behavioral inference, as well as advanced experimental design.

완료하는 데 2시간 필요

8개 동영상 (총 103분), 1 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트

8개의 동영상

Module 1A: Crises in neuroscience and psychology: Problems and solutions14m

Module 1B: Crises in neuroscience and psychology: Problems and solutions14m

Module 2A: Pitfalls and Biases in Interpretation: Circularity, Reverse inference, Voodoo, and Beyond11m

Module 2B: Pitfalls and Biases in Interpretation: Circularity, Reverse inference, Voodoo, and Beyond13m

Module 3: Meta Analysis10m

Module 4: Using meta-analysis to improve inference12m

Module 5: Optimizing acquisition for your study goals18m

Module 6: Resting-state fMRI7m

1개의 읽기 자료

Syllabus10m

1개 연습문제

Quiz 130m

주

주 2

완료하는 데 2시간 필요

Week 2

This week we will continue with advanced experimental design, and also discuss advanced GLM modeling.

완료하는 데 2시간 필요

11개 동영상 (총 119분)

11개의 동영상

Module 7A: Advanced Experimental Design I - Fundamentals of design efficiency9m

Module 7B: Advanced Experimental Design I - Fundamentals of design efficiency12m

Module 8: Advanced Experimental Design II – Efficiency in fMRI10m

Module 9: Advanced Experimental Design III – Optimizing experimental designs with genetic algorithms12m

Module 10: Model building: Parametric modulators8m

Module 11: Basis Sets II: Smooth FIR, HTW, Basis sets at 2nd level11m

Module 12A: Multicolinearity and diagnostics10m

Module 12B: Multicolinearity and diagnostics8m

Module 13: Robust regression14m

Module 14A: Practical group analysis: Procedures and checks9m

Module 14B: Practical group analysis: Procedures and checks10m

1개 연습문제

Quiz 230m

주

주 3

완료하는 데 2시간 필요

Week 3

This week we will focus on brain connectivity.

완료하는 데 2시간 필요

8개 동영상 (총 77분)

8개의 동영상

Module 15: Brain Connectivity – different types6m

Module 16: Functional Connectivity9m

Module 17: Multivariate Decomposition Methods9m

Module 18: Dynamic Connectivity9m

Module 19: Network Analysis I – Graph theory10m

Module 20: Effective Connectivity9m

Module 21: Mediation, moderation, and structural models12m

Module 21B: Mediation, moderation, and structural models11m

1개 연습문제

Quiz 330m

주

주 4

완료하는 데 2시간 필요

Week 4

This week we will focus on multi-voxel pattern analysis.

완료하는 데 2시간 필요

10개 동영상 (총 90분)

10개의 동영상

Module 22: Directed graphs: DCM7m

Module 23: Directed graphs: Granger causality9m

Module 24: Principles of causal inference12m

Module 25: Multi-voxel Pattern Analysis: A neuroscientific perspective10m

Module 25B: Multi-voxel Pattern Analysis: A neuroscientific perspective7m

Module 26: MVPA Intro10m

Module 27: Performing MVPA I9m

Module 28: Performing MVPA II5m

Module 29: MVPA-PM Example – NPS - Expand: Social and physical pain10m

Module 29B: MVPA-PM Example – NPS - Expand: Social and physical pain7m

1개 연습문제

Quiz 430m

검토

4.7

33개의 리뷰

5 stars
77.14%
4 stars
19.04%
3 stars
2.85%
2 stars
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PRINCIPLES OF FMRI 2의 최상위 리뷰

AJ 제공2018년 11월 11일

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.

FS 제공2018년 5월 9일

Comprehensive, Informative & exciting course... highly recommended for Psychiatrists, or any mental health professionals interested in neuropsychiatry and neuroscience !

IF 제공2019년 7월 29일

Excellent, thorough explanation of the computations and theory underlying fMRI analysis. I particularly enjoyed the emphasis on MVPA. Thanks!

JM 제공2019년 5월 23일

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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Neuroscience and Neuroimaging 특화 과정 정보

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.

자주 묻는 질문

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Principles of fMRI 2

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