Neurohacking beschreibt, wie Sie die Programmiersprache R (https://cran.r-project.org/) und die dazugehörigen Pakete zur Manipulation, Verarbeitung und Analyse von Neuroimaging-Daten verwenden können. Wir konzentrieren uns auf öffentlich zugängliche strukturelle Magnetresonanztomographie (MRI). Wir besprechen Konzepte wie Inhomogenitätskorrektur, Bildregistrierung und Bildvisualisierung. Am Ende dieses Kurses werden Sie in der Lage sein: Bilder des Gehirns im NIfTI (Neuroimaging Informatics Technology Initiative)-Format zu lesen/schreiben diese Bilder zu visualisieren und zu erforschen Inhomogenitätskorrektur, Gehirnextraktion und Bildregistrierung (innerhalb eines Subjekts und zu einer Vorlage) durchzuführen.
Einführung in Neurohacking in R
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Neurowissenschaften und Neuroimaging
Dozenten: Dr. Elizabeth Sweeney
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Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Bildbearbeitung
- Kategorie: Gehirn
- Kategorie: R-Programmierung
- Kategorie: Neurologie
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26 Aufgaben
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In diesem Kurs gibt es 4 Module
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3 Videos1 Lektüre1 Aufgabe
In diesem Abschnitt besprechen wir die verschiedenen Formate, in denen Bilder des Gehirns vorliegen, sowie einige der am häufigsten durchgeführten Magnetresonanztomographien (MRT).
Das ist alles enthalten
7 Videos6 Aufgaben
In diesem Abschnitt werden wir die Schritte zur Verarbeitung von MRT-Daten des Gehirns besprechen. Wir werden die Inhomogenitätskorrektur, die Extraktion des Gehirns oder das Strippen des Schädels und verschiedene Bildregistrierungstechniken diskutieren.
Das ist alles enthalten
9 Videos9 Aufgaben
In diesem Abschnitt besprechen wir die verschiedenen Arten der Registrierung und wie man bei der Verarbeitung eines MRT-Scans mit mehreren Sequenzen vorgeht, sowie Wrapper-Funktionen, die den Prozess erheblich vereinfachen. Wir behandeln auch die interaktive Erkundung von Gehirnbilddaten und die Segmentierung auf Gewebeebene (weiße/graue Substanz und Liquor) aus einem T1-gewichteten Bild.
Das ist alles enthalten
11 Videos1 Lektüre10 Aufgaben
Dozenten
Empfohlen, wenn Sie sich für Datenanalyse interessieren
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Bewertungen von Lernenden
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Geprüft am 3. Sep. 2016
An excellent introduction to neuroimaging analysis! Tank you.
Geprüft am 7. Apr. 2020
Thanks for the course. It was a nice course with good explanation. I enjoyed learning.
Geprüft am 16. Mai 2017
Great course....medical imaging techniques at its best :)
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