fMRI 데이터 분석 및 실험 설계

fMRI는 현대 신경과학의 초석이지만, 원시 데이터에서 의미 있는 통찰력으로 나아가기 위해서는 실험 설계 및 통계 분석에 대한 깊은 이해가 필요합니다. 이 과정은 우리가 활동 중인 인간의 뇌를 어떻게 매핑하는지 이해하기 위한 명확한 경로를 제공합니다. 기초 개념부터 신경 활동 및 인지 과정을 해석하는 데 사용되는 엄격한 프레임워크를 이해하는 단계로 나아가게 될 것입니다. What you'll learn: - BOLD 신호의 생리학적 기초와 신경 영상에서의 역할을 이해합니다. - 움직임 보정 및 공간 정규화를 포함한 필수 전처리 단계를 적용합니다. - 블록 및 사건 관련 구조를 사용하여 효율적인 실험 패러다임을 설계합니다. - General Linear Model 및 통계적 임계값 설정 기법을 사용하여 신경 데이터를 분석합니다. - 뇌 네트워크 매핑을 위한 기능적 연결성 및 휴지 상태 분석을 탐구합니다. - 현대적인 재현성 및 오픈 사이언스 표준의 맥락에서 결과를 해석하는 연습을 합니다. 이 과정은 fMRI 신호의 물리적, 생물학적 기초부터 시작하여 데이터 처리, 통계적 추론 및 결과 해석의 논리적 흐름을 안내합니다. 뇌 영상 연구가 어떻게 구성되는지 그 메커니즘을 이해하고자 하는 신경과학, 심리학 또는 데이터 과학 분야의 초보자를 위해 설계되었습니다. 오늘부터 기능적 신경 영상에 대한 기초 지식을 쌓기 시작하십시오.