Handbook of Functional MRI Data Analysis - Poldrack, Russell A.
- Format: Broché
- 240 pages Voir le descriptif
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Présentation Handbook Of Functional Mri Data Analysis Format Broché
- Livre Sciences de la vie et de la terreAuteur(s) : Poldrack, Russell A. - Mumford, Jeanette A. - Nichols, Thomas E.Editeur : Cambridge University PressLangue : AnglaisParution : 01/02/2024Format : Moyen, de 350g à 1kgNombre de...
Résumé :
Functional magnetic resonance imaging (fMRI) has become the most popular method for imaging brain function. Handbook of Functional MRI Data Analysis provides a comprehensive and practical introduction to the methods used for fMRI data analysis. Using minimal jargon, this book explains the concepts behind processing fMRI data, focusing on the techniques that are most commonly used in the field. This book provides background about the methods employed by common data analysis packages including FSL, SPM and AFNI. Some of the newest cutting-edge techniques, including pattern classification analysis, connectivity modeling and resting state network analysis, are also discussed. Readers of this book, whether newcomers to the field or experienced researchers, will obtain a deep and effective knowledge of how to employ fMRI analysis to ask scientific questions and become more sophisticated users of fMRI analysis software.
Biographie:
Dr Russell A. Poldrack is the Director of the Imaging Research Center and Professor of Psychology and Neurobiology at the University of Texas, Austin. He has published more than 100 articles in the field of cognitive neuroscience, in journals including Science, Nature, Neuron, Nature Neuroscience and PNAS. He is well known for his writings on how neuroimaging can be used to make inferences about psychological function, as well as for his research using fMRI and other imaging techniques to understand the brain systems that support learning and memory, decision making and executive function.
Sommaire:
1. Introduction; 2. Image processing; 3. Preprocessing; 4. Normalization; 5. Statistical modeling; 6. Statistical modeling: group analysis; 7. Statistical inference; 8. Connectivity; 9. Visualization; 10. Machine learning; Appendix A. GLM intro/review; Appendix B. Data organization and management; Appendix C. Image formats.
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