Johns Hopkins University

Spécialisation "Neurosciences et neuro-imagerie"

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

31 658 déjà inscrits

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Approfondissez votre connaissance d’un sujet

des 3,336 examens de cours de ce programme

niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
4 semaines à compléter
à 10 heures par semaine
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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.

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Qualité de l'image
  • Catégorie : Statistiques
  • Catégorie : Imagerie par résonance magnétique
  • Catégorie : Neurologie
  • Catégorie : Imagerie médicale
  • Catégorie : Analyse de corrélation
  • Catégorie : Radiologie
  • Catégorie : Analyse statistique
  • Catégorie : Expérimentation
  • Catégorie : Anatomie
  • Catégorie : Méthodes statistiques
  • Catégorie : Analyse du réseau
  • Catégorie : Manipulation de données
  • Catégorie : Conception de la recherche
  • Catégorie : Analyse avancée
  • Catégorie : Psychologie
  • Catégorie : Analyse d'images
  • Catégorie : Analyse des données

Outils que vous découvrirez

  • Catégorie : R (logiciel)
  • Catégorie : R Programmation

Détails à connaître

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Spécialisation - série de 4 cours

Neurosciences fondamentales pour la neuroimagerie

Neurosciences fondamentales pour la neuroimagerie

COURS 1, 9 heures

Ce que vous apprendrez

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Imagerie par résonance magnétique
Catégorie : Anatomie
Catégorie : Imagerie médicale
Catégorie : Neurologie
Catégorie : Psychologie
Catégorie : Conception de la recherche
Catégorie : Radiologie
Catégorie : Expérimentation
Catégorie : Terminologie médicale
Catégorie : Analyse d'images
Catégorie : Hémodynamique
Principes de l'IRMf 1

Principes de l'IRMf 1

COURS 2, 8 heures

Ce que vous apprendrez

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Analyse statistique
Catégorie : Imagerie par résonance magnétique
Catégorie : Analyse d'images
Catégorie : Prétraitement des données
Catégorie : Modélisation statistique
Catégorie : Méthodes statistiques
Catégorie : Radiologie
Catégorie : Analyse spatiale
Catégorie : Science et recherche
Catégorie : Statistiques
Catégorie : Analyse des données
Catégorie : Conception de la recherche
Catégorie : Hémodynamique
Catégorie : Neurologie
Catégorie : Inférence statistique
Catégorie : Probabilités et statistiques
Catégorie : Analyse de régression
Catégorie : Imagerie médicale
Principes de l'IRMf 2

Principes de l'IRMf 2

COURS 3, 9 heures

Ce que vous apprendrez

Compétences que vous acquerrez

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

Introduction au Neurohacking en R

COURS 4, 18 heures

Ce que vous apprendrez

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Imagerie par résonance magnétique
Catégorie : R Programmation
Catégorie : Analyse d'images
Catégorie : Imagerie médicale
Catégorie : Visualisation scientifique
Catégorie : Importation/exportation de données
Catégorie : Prétraitement des données
Catégorie : Transformation des données
Catégorie : Manipulation de données
Catégorie : Gestion des paquets et des logiciels
Catégorie : Qualité de l'image
Catégorie : R (logiciel)
Catégorie : Radiologie
Catégorie : Neurologie
Catégorie : Traitement des données
Catégorie : Visualisation des logiciels

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Instructeurs

John Muschelli III
Johns Hopkins University
1 Cours25 941 apprenants

Offert par

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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 sur Neurosciences et neuro-imagerie

moyenne sur l'ensemble des 4 cours

  • 5 étoiles

    73,72 %

  • 4 étoiles

    20,69 %

  • 3 étoiles

    4,15 %

  • 2 étoiles

    0,77 %

  • 1 étoile

    0,64 %

JA
Cours : Neurosciences fondamentales pour la neuroimagerie

Révisé le 4 août 2020

BP
Cours : Principes de l'IRMf 1

Révisé le 25 avr. 2020

JM
Cours : Principes de l'IRMf 2

Révisé le 24 mai 2019

Foire Aux Questions