К содержимому
learnspaceYOUR NEXT CHAPTER
ПРОСТРАНСТВО ОБУЧЕНИЯ
ГлавнаяКаталог курсовМоё обучениеCoursera

Знания без границ

Учитесь у лучших университетов и компаний мира.

Открыть Coursera
Интеграция
Пространство университета
Моё пространствоСтраница курса
↵
ЯЛичный кабинетСтудент
© 2026 LearnSpaceКаждый день — возможность узнать больше.Помощь
Principles of fMRI 1 · LearnSpace
Назад в каталог
courseraАнализ данных

Principles of fMRI 1

Курс от Johns Hopkins University
Начальный≈ 8.2 чАнглийский
О курсеНавыкиПрограммаПреподаватели

О курсе

Functional Magnetic Resonance Imaging (fMRI) is the most widely used technique for investigating the living, functioning human brain as people perform tasks and experience mental states. It is a convergence point for multidisciplinary work from many disciplines. Psychologists, statisticians, physicists, computer scientists, neuroscientists, medical researchers, behavioral scientists, engineers, public health researchers, biologists, and others are coming together to advance our understanding of the human mind and brain. This course covers the design, acquisition, and analysis of Functional Magnetic Resonance Imaging (fMRI) data, including psychological inference, MR Physics, K Space, experimental design, pre-processing of fMRI data, as well as Generalized Linear Models (GLM’s). A book related to the class can be found here: https://leanpub.com/principlesoffmri.

Навыки, которые вы освоите

Statistical AnalysisMagnetic Resonance ImagingImage AnalysisStatistical ModelingData PreprocessingStatistical MethodsSpatial AnalysisHemodynamicsProbability & StatisticsData AnalysisStatisticsRadiologyStatistical InferenceMedical ImagingScience and ResearchRegression AnalysisNeurologyResearch Design

Программа курса

4 модулей · 38 учебных материалов

01Week 111 материалов

Overview

Module 1: Introduction and Ground RulesВидеоSyllabusЧтениеPrinciples of fMRI BookЧтениеModule 2: Goals of fMRI AnalysisВидео

Учитесь у экспертов

Martin Lindquist, PhD, MSc

Professor, Biostatistics

Tor Wager, PhD

Diana L. Taylor Distinguished Professor

Principles of fMRI 1
В каталоге вашей программы

Инвестируйте в себя

Новые знания — в удобное для вас время.

Начать на Coursera

Обучение откроется на Coursera
в новой вкладке

Обучение на Coursera

≈ 8.2 ч

4 модулей

Язык: Английский

Субтитры: Арабский, Французский, Бенгальский, Украинский, Китайский (Китай), Греческий, Итальянский, Бразильский португальский, Вьетнамский, Нидерландский, Корейский, Немецкий, Пушту, Урду, Русский, Тайский, Индонезийский, Шведский, Турецкий, Азербайджанский, Испанский, Дари, Хинди, Японский, Казахский, Венгерский, Польский

Часть программы вашего университета
Module 3: fMRI Data StructureВидео
Module 4.1: Psychological Inference Part 1Видео
Module 4.2: Psychological Inference Part 2Видео

Acquisition and Reconstruction

Module 5: Basic Understanding of MR PhysicsВидеоModule 6: Forming an ImageВидеоModule 7: K SpaceВидео

Assessment

Quiz 1Задание
02Week 210 материалов

Physiology, Signal, and Noise

Module 8: Signal, Noise, and Bold PhysiologyВидеоModule 9: fMRI Artifacts and Types of NoiseВидеоModule 10.1: Spatial and Temporal Resolution of Bold Part 1ВидеоModule 10.2: Spatial and Temporal Resolution of Bold Part 2 Видео

Experimental Design

Module 11: Experimental DesignВидеоModule 12.1: Kinds of Designs Part 1ВидеоModule 12.2: Kinds of Designs Part 2 Видео

Prepocessing

Module 13: Pre-Processing of fMRI DataВидеоModule 14: Pre-Processing (continued)Видео

Assessment

Quiz 2Задание
03Week 39 материалов

Statistical Analysis: The General Linear Model

Module 15: General Linear ModelВидеоModule 16: Applying GLM to fMRI DataВидеоModule 17: Details of Building GLM ModelsВидеоModule 18: Linear Basis SetsВидеоModule 19: Filtering & Nuisance CovariatesВидео

Inference and Group Analysis

Module 20: GLM EstimationВидеоModule 21: Noise Models - AR ModelsВидеоModule 22: Inference - Contrasts and T-testsВидео

Assessment

Quiz 3Задание
04Week 48 материалов

Group Analysis

Module 23: Group-level Analysis IВидеоModule 24: Group-level Analysis IIВидеоModule 25: Group-level Analysis IIIВидео

Multiple Comparisons

Module 26: Multiple Comparison Problem in fMRIВидеоModule 27: FWER CorrectionВидеоModule 28: FDR CorrectionВидеоModule 29: Pitfalls and Multiple ComparisonsВидео

Assessment

Quiz 4Задание