Neurohacking describes how to use the R programming language (https://cran.r-project.org/) and its associated package to perform manipulation, processing, and analysis of neuroimaging data. We focus on publicly-available structural magnetic resonance imaging (MRI). We discuss concepts such as inhomogeneity correction, image registration, and image visualization.
Ce cours fait partie de la Spécialisation Neuroscience and Neuroimaging
Offert par
Spécialisation Neuroscience and NeuroimagingUniversité Johns-HopkinsÀ propos de ce cours
17,156 consultations récentes
Résultats de carrière des étudiants
25%
ont commencé une nouvelle carrière après avoir terminé ce cours
11%
ont bénéficié d'un avantage concret dans leur carrières grâce à ce cours
Certificat partageable
Obtenez un Certificat lorsque vous terminez
100 % en ligne
Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.
Cours 4 sur 4 dans le
Dates limites flexibles
Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.
Niveau intermédiaire
Approx. 18 heures pour terminer
Anglais
Sous-titres : Français, Portugais (brésilien), Russe, Anglais, Espagnol
Compétences que vous acquerrez
Image ProcessingBrainR ProgrammingNeurology
Résultats de carrière des étudiants
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Niveau intermédiaire
Approx. 18 heures pour terminer
Anglais
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Offert par
Université Johns-Hopkins
The mission of The Johns Hopkins University is to educate its students and cultivate their capacity for life-long learning, to foster independent and original research, and to bring the benefits of discovery to the world.
Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours
1 heure pour terminer
Introduction
1 heure pour terminer
3 vidéos (Total 30 min), 1 lecture, 1 quiz
1 lecture
Syllabus10 min
1 exercice pour s'entraîner
Theme 1 Quiz30 min
4 heures pour terminer
Neuroimaging: Formats and Visualization
In this section, we will discuss different formats that brain images come in, as well as some of the commonly done magnetic resonance imaging (MRI) scans.
4 heures pour terminer
7 vidéos (Total 74 min)
7 vidéos
The NIfTI Format9 min
Basic Visualization 19 min
Basic Visualization 29 min
Basic Data Manipulation9 min
Transformations and Smoothing14 min
Basic MRI Contrasts9 min
6 exercices pour s'entraîner
Theme 2 Lecture 1 Quiz30 min
Theme 2 Lecture 2 Quiz30 min
Theme 2 Lecture 3 Quiz30 min
Theme 2 Lecture 4 Quiz30 min
Theme 2 Lecture 5 Quiz30 min
Theme 2 Lecture 6 Quiz30 min
6 heures pour terminer
Image Processing
In this section, we will discuss the steps done to process brain MRI data. We will discuss inhomogeneity correction, brain extraction or skull stripping, and various image registration techniques.
6 heures pour terminer
9 vidéos (Total 71 min)
9 vidéos
Registration15 min
fslr: System Requirements8 min
Bias Field Correction Using fslr3 min
Brain Extraction using fslr5 min
Image Registration Using fslr5 min
Installing ANTsR5 min
Basic Data Manipulation with ANTsR4 min
Pre-Processing with ANTSR7 min
9 exercices pour s'entraîner
Theme 3 Quiz 130 min
Theme 3 Quiz 230 min
Theme 3 Quiz 330 min
Theme 3 Quiz 430 min
Theme 3 Quiz 530 min
Theme 3 Quiz 630 min
Theme 3 Quiz 730 min
Theme 3 Quiz 830 min
Theme 3 Quiz 930 min
7 heures pour terminer
Extended Image Processing
In this section, we will discuss the different types of registration and how one would go through processing a multi-sequence MRI scan, as well as wrapper functions that make the process much easier. We also cover interactive exploration of brain image data and tissue-level (white/gray matter and cerebrospinal fluid (CSF)) segmentation from a T1-weighted image.
7 heures pour terminer
11 vidéos (Total 101 min), 1 lecture, 10 quiz
11 vidéos
Co-Registration using fslr9 min
Co-Registration using ANTsR9 min
Wrapper Functions for Processing Pipelines8 min
Across-Visit Co-Registration of T1 Images6 min
Rigid Registration to a Template8 min
Affine Registration of T1 to Template4 min
Nonlinear Registration of T1 to Template6 min
Getting ROI Anatomic Information from Non-Linear Registration12 min
Tissue-Level Segmentation7 min
Papayar: Interactively Viewing Images in R22 min
1 lecture
Papayar Script10 min
10 exercices pour s'entraîner
Theme 4 Quiz 130 min
Theme 4 Quiz 230 min
Theme 4 Quiz 330 min
Theme 4 Quiz 430 min
Theme 4 Quiz 530 min
Theme 4 Quiz 630 min
Theme 4 Quiz 730 min
Theme 4 Quiz 830 min
Theme 4 Quiz 930 min
Theme 4 Quiz 1030 min
Avis
Meilleurs avis pour INTRODUCTION TO NEUROHACKING IN R
par BR8 févr. 2017
I like that this course goes through most necessary steps, my only suggest would be to have one additional week where you go through everything all together, and then do some simple group analysis.
par SJ7 mai 2019
Thank you for the wonderful course. Especially useful when the team explains every new line of code. As a current undergraduate and aspiring neuroscience researcher, this is tremendously helpful.
par SG28 août 2020
The process of downloading packages on the virtual machine was very tiring. The documentation of it could have been provided more nicely. Like I was not aware about the 'sudo...'on LINUX.
par AN17 juil. 2017
Perfect! Precise to the subject and provides a lot of hands-on details, which is, unfortunately, something that most other similar courses don't do. Absolutely loved it!
À propos du Spécialisation Neuroscience and Neuroimaging
This specialization combines the strength of 4 different neuroscience courses into a cohesive learning experience. Taught by Johns Hopkins University, it begins with fundamental neuroscience concepts for neuroimaging. Neuroimaging methods are used with increasing frequency in clinical practice and basic research. Starting with the neuroanatomy of the brain, it then moves into principles of neuroimaging, including experimental design in neuroimaging, functional connectivity MRI, diffusion tensor imaging and spectroscopy imaging.
Foire Aux Questions
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- Il est possible que le cours ne propose pas d’option auditeur libre. Vous pouvez en revanche accéder à un essai gratuit ou faire une demande d'aide financière.
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À quoi ai-je droit si je m'abonne à cette Spécialisation ?
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Is financial aid available?
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