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
Principes de l'IRMf 2
Ce cours fait partie de Spécialisation "Neurosciences et neuro-imagerie"
Instructeurs : Martin Lindquist, PhD, MSc
18 515 déjà inscrits
Inclus avec
249 avis
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Imagerie par résonance magnétique
- Catégorie : Imagerie médicale
- Catégorie : Neurologie
- Catégorie : Analyse du réseau
- Catégorie : Psychologie
- Catégorie : Analyse de corrélation
- Catégorie : Réduction de la dimensionnalité
- Catégorie : Analyse des données
- Catégorie : Analyse de régression
- Catégorie : Modélisation statistique
- Catégorie : Analyse des séries temporelles et prévisions
- Catégorie : Analyse avancée
- Catégorie : Analyse d'images
- Catégorie : Évaluation du modèle
- Catégorie : Méthodes statistiques
- Catégorie : Analyse statistique
- Catégorie : Inférence statistique
Détails à connaître
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4 devoirs
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- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
- Obtenez un certificat professionnel partageable
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Johns Hopkins University
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Korea Advanced Institute of Science and Technology(KAIST)
Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?
Felipe M.
Jennifer J.
Larry W.
Chaitanya A.
Avis des étudiants
- 5 stars
77,91 %
- 4 stars
17,26 %
- 3 stars
4,01 %
- 2 stars
0,40 %
- 1 star
0,40 %
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Révisé le 23 mai 2019
Very good course. Best week is the last week. Its does a good overview of fMRI Statistical analysis and design of experiments.
Révisé le 9 mai 2018
Comprehensive, Informative & exciting course... highly recommended for Psychiatrists, or any mental health professionals interested in neuropsychiatry and neuroscience !
Révisé le 16 nov. 2016
The course was ery good, I wish it also included working with sample fmri data.
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