fMRI डेटा विश्लेषण और प्रायोगिक डिज़ाइन

कार्यात्मक MRI आधुनिक तंत्रिका विज्ञान की आधारशिला है, लेकिन कच्चे डेटा से सार्थक अंतर्दृष्टि तक जाने के लिए प्रायोगिक डिज़ाइन और सांख्यिकीय विश्लेषण की गहरी समझ की आवश्यकता होती है। यह कोर्स यह समझने के लिए एक स्पष्ट मार्ग प्रदान करता है कि हम क्रियाशील मानव मस्तिष्क का मानचित्रण कैसे करते हैं। आप मूलभूत अवधारणाओं से तंत्रिका गतिविधि और संज्ञानात्मक प्रक्रियाओं की व्याख्या करने के लिए उपयोग किए जाने वाले कठोर ढाँचों को समझने की ओर बढ़ेंगे। आप क्या सीखेंगे: - BOLD सिग्नल के शारीरिक आधार और न्यूरोइमेजिंग में इसकी भूमिका को समझें। - मोशन करेक्शन और स्पैटियल नॉर्मलाइज़ेशन सहित आवश्यक प्री-प्रोसेसिंग चरणों को लागू करें। - ब्लॉक और इवेंट-रिलेटेड संरचनाओं का उपयोग करके कुशल प्रायोगिक प्रतिमानों को डिज़ाइन करें। - General Linear Model और सांख्यिकीय थ्रेशोल्डिंग तकनीकों का उपयोग करके तंत्रिका डेटा का विश्लेषण करें। - मस्तिष्क नेटवर्क के मानचित्रण के लिए कार्यात्मक कनेक्टिविटी और रेस्टिंग-स्टेट विश्लेषण का अन्वेषण करें। - आधुनिक पुनरुत्पादन क्षमता (reproducibility) और ओपन साइंस मानकों के संदर्भ में परिणामों की व्याख्या करने का अभ्यास करें। यह कोर्स fMRI सिग्नल के भौतिक और जैविक आधारों से शुरू होता है, इससे पहले कि आपको डेटा प्रोसेसिंग, सांख्यिकीय निष्कर्ष और परिणाम व्याख्या के तार्किक प्रवाह के माध्यम से मार्गदर्शन किया जाए। यह तंत्रिका विज्ञान, मनोविज्ञान, या डेटा साइंस के उन शुरुआती लोगों के लिए डिज़ाइन किया गया है जो यह समझना चाहते हैं कि मस्तिष्क इमेजिंग अनुसंधान कैसे संरचित होता है। कार्यात्मक न्यूरोइमेजिंग के अपने मूलभूत ज्ञान का निर्माण आज ही शुरू करें।