Johns Hopkins University
Spécialisation Neurosciences et neuro-imagerie

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Johns Hopkins University

Spécialisation Neurosciences et neuro-imagerie

Familiarisez-vous avec les concepts fondamentaux des neurosciences, comme l'imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (IRMf), le neurohacking (en R) et la neuroimagerie.

John Muschelli III
Ciprian M. Crainiceanu
Arnold Bakker

Instructeurs : John Muschelli III

25 998 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

Approfondissez votre connaissance d’un sujet

(1,077 avis)

niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
1 mois à raison de 10 heures par semaine
Planning flexible
Obtenir une qualification professionnelle
Partagez votre expertise avec les employeurs
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Ce que vous apprendrez

  • Découvrez la conception, la structure et l'acquisition des données IRMf.

  • Familiarisez-vous avec les artefacts de l'IRMf et les types de bruit.

  • Apprenez à lire/écrire des images du cerveau au format NIfTI.

  • Découvrez la spectroscopie par résonance magnétique.

Vue d'ensemble

Ce qui est inclus

Certificat partageable

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Enseigné en Anglais
38 exercices pratiques

Améliorez votre expertise en la matière

  • Acquérez des compétences recherchées auprès d’universités et d’experts du secteur
  • Maîtrisez un sujet ou un outil avec des projets pratiques
  • Développez une compréhension approfondie de concepts clés
  • Obtenez un certificat professionnel auprès de Johns Hopkins University

Spécialisation - série de 4 cours

Ce que vous apprendrez

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Imagerie médicale
Catégorie : Anatomie
Catégorie : Imagerie par résonance magnétique
Catégorie : Plan d'expérience
Catégorie : Tomographie assistée par ordinateur
Catégorie : Neurologie
Catégorie : Technologie biomédicale
Catégorie : Radiologie
Catégorie : Expérimentation
Catégorie : Analyse d'images
Catégorie : Terminologie médicale
Catégorie : Radiologie diagnostique
Catégorie : Physiologie

Ce que vous apprendrez

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Analyse statistique
Catégorie : Imagerie par résonance magnétique
Catégorie : Modélisation statistique
Catégorie : Traitement des données
Catégorie : Radiologie
Catégorie : Statistiques
Catégorie : Plan d'expérience
Catégorie : Imagerie médicale
Catégorie : Neurologie
Catégorie : Analyse des Données
Catégorie : Analyse d'images

Ce que vous apprendrez

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Analyse statistique
Catégorie : Analyse de corrélation
Catégorie : Modélisation statistique
Catégorie : Algorithmes d'apprentissage automatique
Catégorie : Analyse de régression
Catégorie : Imagerie par résonance magnétique
Catégorie : Analyse des Données
Catégorie : Méthodes statistiques
Catégorie : Matlab
Catégorie : Analyse d'images
Catégorie : Analyse des séries temporelles et prévisions
Catégorie : Imagerie médicale
Catégorie : Analyse du réseau
Catégorie : Compétences analytiques
Catégorie : Inférence statistique
Catégorie : Analyse avancée
Catégorie : Neurologie
Catégorie : Stratégies de conception
Catégorie : Psychologie

Ce que vous apprendrez

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Imagerie par résonance magnétique
Catégorie : La programmation en R
Catégorie : Analyse d'images
Catégorie : Imagerie médicale
Catégorie : Traitement des données
Catégorie : Manipulation de données
Catégorie : Visualisation scientifique
Catégorie : Importation/exportation de données
Catégorie : Radiologie
Catégorie : Neurologie

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Instructeurs

John Muschelli III
Johns Hopkins University
1 Cours25 007 apprenants
Ciprian M. Crainiceanu
Johns Hopkins University
1 Cours25 007 apprenants
Arnold Bakker
Johns Hopkins University
1 Cours79 759 apprenants

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Étudiant(e) depuis 2018
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