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
Einführung in Neurohacking in R
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Neurowissenschaften und Neuroimaging
Dozenten: Dr. Elizabeth Sweeney
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enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.6
(304 Bewertungen)
Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
Flexibler Zeitplan
Ca. 17 Stunden
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
93%
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Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Bildbearbeitung
- Kategorie: Gehirn
- Kategorie: R-Programmierung
- Kategorie: Neurologie
Wichtige Details
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26 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
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In diesem Kurs gibt es 4 Module
Das ist alles enthalten
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
Lehrkraftbewertungen
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Felipe M.
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JS
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Geprüft am 18. Jan. 2017
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Geprüft am 25. Aug. 2017
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Geprüft am 7. Mai 2019
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