Analyse des données d'IRMf et conception expérimentale

L'IRM fonctionnelle (IRMf) est une pierre angulaire des neurosciences modernes, mais passer des données brutes à des informations significatives nécessite une compréhension approfondie de la conception expérimentale et de l'analyse statistique. Ce cours offre une voie claire pour comprendre comment nous cartographions le cerveau humain en action. Vous passerez des concepts fondamentaux à la compréhension des cadres rigoureux utilisés pour interpréter l'activité neuronale et les processus cognitifs. Ce que vous apprendrez : - Comprendre la base physiologique du signal BOLD et son rôle dans la neuro-imagerie. - Appliquer les étapes essentielles de pré-traitement, y compris la correction du mouvement et la normalisation spatiale. - Concevoir des paradigmes expérimentaux efficaces en utilisant des structures par blocs et liées aux événements. - Analyser les données neurales à l'aide du Modèle Linéaire Général et des techniques de seuillage statistique. - Explorer la connectivité fonctionnelle et l'analyse de l'état de repos pour cartographier les réseaux cérébraux. - S'exercer à interpréter les résultats dans le contexte des normes modernes de reproductibilité et de science ouverte. Le cours commence par les fondements physiques et biologiques du signal IRMf avant de vous guider à travers le flux logique du traitement des données, de l'inférence statistique et de l'interprétation des résultats. Il est conçu pour les débutants en neurosciences, en psychologie ou en science des données qui souhaitent comprendre la mécanique de la structuration de la recherche en imagerie cérébrale. Commencez dès aujourd'hui à bâtir vos connaissances fondamentales en neuro-imagerie fonctionnelle.