Principes de l'IRMf 2

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Principes de l'IRMf 2

Ce cours fait partie de Spécialisation "Neurosciences et neuro-imagerie"

Instructeurs : Martin Lindquist, PhD, MSc

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9 heures à compléter

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Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Analyse de corrélation
Catégorie : Modélisation statistique
Catégorie : Analyse des séries temporelles et prévisions
Catégorie : Analyse du réseau
Catégorie : Analyse statistique
Catégorie : Psychologie
Catégorie : Imagerie par résonance magnétique
Catégorie : Inférence statistique
Catégorie : Analyse de régression
Catégorie : Imagerie médicale
Catégorie : Méthodes statistiques
Catégorie : Réduction de la dimensionnalité
Catégorie : Analyse des données
Catégorie : Évaluation du modèle
Catégorie : Neurologie
Catégorie : Analyse avancée
Catégorie : Analyse d'images

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4 devoirs

Enseigné en Anglais

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Il y a 4 modules dans ce cours

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".

Cette semaine, nous aborderons l'inférence psychologique et comportementale, ainsi que la conception expérimentale avancée.

Inclus

8 vidéos1 lecture1 devoir

8 vidéosTotal 103 minutes

Module 1A : Crises en neurosciences et en psychologie : Problèmes et solutions14 minutes
Module 1B : Crises en neurosciences et en psychologie : Problèmes et solutions15 minutes
Module 2A : Pièges et biais dans l'interprétation : Circularité, inférence inverse, vaudou et au-delà12 minutes
Module 2B : Pièges et biais dans l'interprétation : Circularité, inférence inverse, vaudou et au-delà13 minutes
Module 3 : Méta-analyse11 minutes
Module 4 : Utiliser la méta-analyse pour améliorer l'inférence12 minutes
Module 5 : Optimiser l'acquisition pour vos objectifs d'étude18 minutes
Module 6 : IRMf de l'état de repos8 minutes

1 lectureTotal 10 minutes

Syllabus10 minutes

1 devoirTotal 30 minutes

Quiz 130 minutes

Cette semaine, nous poursuivrons l'étude de la conception expérimentale avancée et nous discuterons également de la modélisation GLM avancée.

Inclus

11 vidéos1 devoir

11 vidéosTotal 119 minutes

Module 7A : Conception expérimentale avancée I - Principes fondamentaux de l'efficacité de la conception10 minutes
Module 7B : Conception expérimentale avancée I - Principes fondamentaux de l'efficacité de la conception13 minutes
Module 8 : Conception expérimentale avancée II - Efficacité en IRMf10 minutes
Module 9 : Conception expérimentale avancée III - Optimisation des plans d'expérience avec les algorithmes génétiques13 minutes
Module 10 : Construction de modèles : Modulateurs paramétriques9 minutes
Module 11 : Ensembles de base II : Smooth FIR, HTW, Ensembles de base au 2ème niveau11 minutes
Module 12A : Multicolinéarité et diagnostics11 minutes
Module 12B : Multicolinéarité et diagnostics9 minutes
Module 13 : Régression robuste15 minutes
Module 14A : Analyse pratique de groupe : Procédures et contrôles9 minutes
Module 14B : Analyse pratique des groupes : Procédures et contrôles10 minutes

1 devoirTotal 30 minutes

Quiz 230 minutes

Cette semaine, nous nous concentrerons sur la connectivité cérébrale.

Inclus

8 vidéos1 devoir

8 vidéosTotal 77 minutes

Module 15 : Connectivité cérébrale - différents types6 minutes
Module 16 : Connectivité fonctionnelle9 minutes
Module 17 : Méthodes de décomposition à plusieurs variables9 minutes
Module 18 : Connectivité dynamique9 minutes
Module 19 : Analyse des réseaux I - Théorie des graphes10 minutes
Module 20 : Connectivité efficace10 minutes
Module 21 : Médiation, modération et modèles structurels12 minutes
Module 21B : Médiation, modération et modèles structurels12 minutes

1 devoirTotal 30 minutes

Quiz 330 minutes

Cette semaine, nous nous concentrerons sur l'analyse de modèles multivoxels.

Inclus

10 vidéos1 devoir

10 vidéosTotal 90 minutes

Module 22 : Graphes orientés : DCM7 minutes
Module 23 : Graphes orientés : La causalité de Granger10 minutes
Module 24 : Principes de l'inférence causale12 minutes
Module 25 : L'analyse multi-voxel : Une perspective neuroscientifique11 minutes
Module 25B : Analyse de motifs multivoxels : Une perspective neuroscientifique7 minutes
Module 26 : Intro MVPA10 minutes
Module 27 : Pratiquer l'APM I10 minutes
Module 28 : Pratiquer l'APM II5 minutes
Module 29 : Exemple de MVPA-PM - NPS - Développez : Douleur sociale et physique11 minutes
Module 29B : Exemple de MVPA-PM - NPS - Expand : Douleur sociale et physique7 minutes

1 devoirTotal 30 minutes

Quiz 430 minutes

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Instructeurs

Évaluations de l’enseignant

(39 évaluations)

Martin Lindquist, PhD, MSc

Johns Hopkins University

2 Cours49 081 apprenants

Offert par

Johns Hopkins University

En savoir plus sur Analyse des données

Statut : Essai gratuit
Johns Hopkins University
Principles of fMRI 1
Cours
Statut : Essai gratuit
Johns Hopkins University
Fundamental Neuroscience for Neuroimaging
Cours
Statut : Prévisualisation
Korea Advanced Institute of Science and Technology(KAIST)
MRI Fundamentals
Cours
Statut : Essai gratuit
Johns Hopkins University
Neuroscience and Neuroimaging
Spécialisation

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Felipe M.

Étudiant(e) depuis 2018

’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’

Jennifer J.

Étudiant(e) depuis 2020

’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’

Larry W.

Étudiant(e) depuis 2021

’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’

Chaitanya A.

’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’

Avis des étudiants

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Révisé le 29 juil. 2019

Excellent, thorough explanation of the computations and theory underlying fMRI analysis. I particularly enjoyed the emphasis on MVPA. Thanks!

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 11 nov. 2018

Similar to the first installment of the series. I found this course enlightening and easily digestible, especially considering the advance material it discusses. Overall enjoyable experience.

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Foire Aux Questions

Pour accéder aux supports de cours, aux devoirs et pour obtenir un certificat, vous devez acheter l'expérience de certificat lorsque vous vous inscrivez à un cours. Vous pouvez essayer un essai gratuit ou demander une aide financière. Le cours peut proposer l'option "Cours complet, pas de certificat". Cette option vous permet de consulter tous les supports de cours, de soumettre les évaluations requises et d'obtenir une note finale. Cela signifie également que vous ne pourrez pas acheter un certificat d'expérience.

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