Neurohacking describes how to use the R programming language (https://cran.r-project.org/) and its associated package to perform manipulation, processing, and analysis of neuroimaging data. We focus on publicly-available structural magnetic resonance imaging (MRI). We discuss concepts such as inhomogeneity correction, image registration, and image visualization. By the end of this course, you will be able to: Read/write images of the brain in the NIfTI (Neuroimaging Informatics Technology Initiative) format Visualize and explore these images Perform inhomogeneity correction, brain extraction, and image registration (within a subject and to a template).
제공자:
존스홉킨스대학교
About this Course
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귀하가 습득할 기술
Image ProcessingBrainR ProgrammingNeurology
Course을(를) 수강하는 학습자
- Biostatisticians
- Medical Doctors
- Researchers
- Machine Learning Engineers
- Research Assistants
강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용
주
1완료하는 데 1시간 필요
Introduction
3개 동영상 (총 30분), 1 reading, 1 quiz
1개의 읽기 자료
Syllabus10m
1개 연습문제
Theme 1 Quiz16m
주
2완료하는 데 2시간 필요
Neuroimaging: Formats and Visualization
In this section, we will discuss different formats that brain images come in, as well as some of the commonly done magnetic resonance imaging (MRI) scans.
7개 동영상 (총 74분), 6 quizzes
7개의 동영상
The NIfTI Format9m
Basic Visualization 19m
Basic Visualization 29m
Basic Data Manipulation9m
Transformations and Smoothing14m
Basic MRI Contrasts9m
6개 연습문제
Theme 2 Lecture 1 Quiz10m
Theme 2 Lecture 2 Quiz10m
Theme 2 Lecture 3 Quiz10m
Theme 2 Lecture 4 Quiz10m
Theme 2 Lecture 5 Quiz10m
Theme 2 Lecture 6 Quiz10m
주
3완료하는 데 3시간 필요
Image Processing
In this section, we will discuss the steps done to process brain MRI data. We will discuss inhomogeneity correction, brain extraction or skull stripping, and various image registration techniques.
9개 동영상 (총 71분), 9 quizzes
9개의 동영상
Registration15m
fslr: System Requirements8m
Bias Field Correction Using fslr3m
Brain Extraction using fslr5m
Image Registration Using fslr5m
Installing ANTsR5m
Basic Data Manipulation with ANTsR4m
Pre-Processing with ANTSR7m
9개 연습문제
Theme 3 Quiz 110m
Theme 3 Quiz 210m
Theme 3 Quiz 312m
Theme 3 Quiz 410m
Theme 3 Quiz 510m
Theme 3 Quiz 610m
Theme 3 Quiz 710m
Theme 3 Quiz 810m
Theme 3 Quiz 910m
주
4완료하는 데 3시간 필요
Extended Image Processing
In this section, we will discuss the different types of registration and how one would go through processing a multi-sequence MRI scan, as well as wrapper functions that make the process much easier. We also cover interactive exploration of brain image data and tissue-level (white/gray matter and cerebrospinal fluid (CSF)) segmentation from a T1-weighted image.
11개 동영상 (총 101분), 1 reading, 10 quizzes
11개의 동영상
Co-Registration using fslr9m
Co-Registration using ANTsR9m
Wrapper Functions for Processing Pipelines8m
Across-Visit Co-Registration of T1 Images6m
Rigid Registration to a Template8m
Affine Registration of T1 to Template4m
Nonlinear Registration of T1 to Template6m
Getting ROI Anatomic Information from Non-Linear Registration12m
Tissue-Level Segmentation7m
Papayar: Interactively Viewing Images in R22m
1개의 읽기 자료
Papayar Script10m
10개 연습문제
Theme 4 Quiz 110m
Theme 4 Quiz 210m
Theme 4 Quiz 36m
Theme 4 Quiz 410m
Theme 4 Quiz 510m
Theme 4 Quiz 610m
Theme 4 Quiz 710m
Theme 4 Quiz 810m
Theme 4 Quiz 910m
Theme 4 Quiz 1010m
4.6
35개의 리뷰25%
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11%
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Introduction to Neurohacking In R의 최상위 리뷰
I like that this course goes through most necessary steps, my only suggest would be to have one additional week where you go through everything all together, and then do some simple group analysis.
Thank you for the wonderful course. Especially useful when the team explains every new line of code. As a current undergraduate and aspiring neuroscience researcher, this is tremendously helpful.
강사
Dr. Elizabeth Sweeney
Rice Academy Postdoctoral FellowBiostatistics
Ciprian M. Crainiceanu
ProfessorBiostatstics
John Muschelli III
Assistant ScientistBiostatistics
존스홉킨스대학교 정보
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.
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