This course covers the design, acquisition, and analysis of Functional Magnetic Resonance Imaging (fMRI) data. A book related to the class can be found here: https://leanpub.com/principlesoffmri
von
Johns Hopkins University
University of Colorado Boulder
Johns Hopkins University
Über diesen Kurs
17,474 kürzliche Aufrufe
Kompetenzen, die Sie erwerben
StatisticsStatistical AnalysisStatistical ModelPreprocessor
Kursteilnehmer, die sich für Course entscheiden, sind
- Psychiatrists
- Biostatisticians
- Medical Doctors
- Researchers
- Scientists
Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden
Woche
12 Stunden zum Abschließen
Week 1
This week we will introduce fMRI, and talk about data acquisition and reconstruction.
8 Videos (Gesamt 82 min), 2 Lektüren, 1 Quiz
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 Lektüren
Syllabus10m
Principles of fMRI Book10m
1 praktische Übung
Quiz 126m
Woche
22 Stunden zum Abschließen
Week 2
This week we will discuss the fMRI signal, experimental design and pre-processing.
9 Videos (Gesamt 100 min), 1 Quiz
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 praktische Übung
Quiz 230m
Woche
32 Stunden zum Abschließen
Week 3
This week we will discuss the General Linear Model (GLM).
8 Videos (Gesamt 93 min), 1 Quiz
8 Videos
Module 16: Applying GLM to fMRI Data11m
Module 17: Details of Building GLM Models11m
Module 18: Linear Basis Sets11m
Module 19: Filtering a Nuisance Covariance13m
Module 20: GLM Estimation9m
Module 21: Noise Models - AR Models9m
Module 22: Inference - Contrasts and T-tests11m
1 praktische Übung
Quiz 322m
Woche
42 Stunden zum Abschließen
Week 4
The description goes here
7 Videos (Gesamt 77 min), 1 Quiz
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 praktische Übung
Quiz 424m
67%
nahm einen neuen Beruf nach Abschluss dieser Kurse auf
33%
ziehen Sie für Ihren Beruf greifbaren Nutzen aus diesem Kurs
Top-Bewertungen von Principles of fMRI 1
It is really easy going and interesting course. With good explanations that keep you on track easily. I really liked it since the begging and it gave me curiosity to undertake the second one
A very good introduction, but you would need some decent knowledge in statistics to fully understand the methods part. Standard undergrad psychology courses in statistics should be enough.
Dozenten
Martin Lindquist, PhD, MSc
Professor, BiostatisticsBloomberg School of Public Health | Johns Hopkins University
Tor Wager
PhDDepartment of Psychology and Neuroscience, The Institute of Cognitive Science | University of Colorado at Boulder
Über Johns Hopkins University
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.
Über University of Colorado Boulder
CU-Boulder is a dynamic community of scholars and learners on one of the most spectacular college campuses in the country. As one of 34 U.S. public institutions in the prestigious Association of American Universities (AAU), we have a proud tradition of academic excellence, with five Nobel laureates and more than 50 members of prestigious academic academies.
Häufig gestellte Fragen
Wann erhalte ich Zugang zu den Vorträgen und Aufgaben?
Sobald Sie sich für ein Zertifikat angemeldet haben, haben Sie Zugriff auf alle Videos, Quizspiele und Programmieraufgaben (falls zutreffend). Aufgaben, die von anderen Kursteilnehmern bewertet werden, können erst dann eingereicht und überprüft werden, wenn Ihr Unterricht begonnen hat. Wenn Sie sich den Kurs anschauen möchten, ohne ihn zu kaufen, können Sie womöglich auf bestimmte Aufgaben nicht zugreifen.
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Wenn Sie ein Zertifikat erwerben, erhalten Sie Zugriff auf alle Kursmaterialien, einschließlich bewerteter Aufgaben. Nach Abschluss des Kurses wird Ihr elektronisches Zertifikat zu Ihrer Seite „Errungenschaften“ hinzugefügt – von dort können Sie Ihr Zertifikat ausdrucken oder es zu Ihrem LinkedIn Profil hinzufügen. Wenn Sie nur lesen und den Inhalt des Kurses anzeigen möchten, können Sie kostenlos als Gast an dem Kurs teilnehmen.
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Ist finanzielle Unterstützung möglich?
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