Universität Wien

200144 SE Anwendungsseminar: Geist und Gehirn (2021W)

fMRi data preprocessing

4.00 ECTS (2.00 SWS), SPL 20 - Psychologie
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
DIGITAL

Dieses Anwendungsseminar kann für alle Schwerpunkte absolviert werden!

Anwendungsseminare können nur fürs Pflichtmodul B verwendet werden! Eine Verwendung fürs Modul A4 Freie Fächer ist nicht möglich.
Moodle

An/Abmeldung

Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").

Details

max. 20 Teilnehmer*innen
Sprache: Englisch

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

The course is split in theoretical sessions and sessions in which the students will be analyzing data at home in small groups.

  • Donnerstag 07.10. 13:15 - 14:45 Digital
  • Donnerstag 14.10. 13:15 - 14:45 Digital
  • Donnerstag 21.10. 13:15 - 14:45 Digital
  • Donnerstag 28.10. 13:15 - 14:45 Digital
  • Donnerstag 04.11. 13:15 - 14:45 Digital
  • Donnerstag 11.11. 13:15 - 14:45 Digital
  • Donnerstag 18.11. 13:15 - 14:45 Digital
  • Donnerstag 25.11. 13:15 - 14:45 Digital
  • Donnerstag 02.12. 13:15 - 14:45 Digital
  • Donnerstag 09.12. 13:15 - 14:45 Digital
  • Donnerstag 16.12. 13:15 - 14:45 Digital
  • Donnerstag 13.01. 13:15 - 14:45 Digital
  • Donnerstag 20.01. 13:15 - 14:45 Digital
  • Donnerstag 27.01. 13:15 - 14:45 Digital

Information

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

The course will teach the basics of data analyses for fMRI studies with a focus on preprocessing (using FSL) as well as further analyses of resting state data. Although previous experience with fMRI data analyses is not required, fMRI preprocessing is advanced. Students should all have a fundamental understanding of data analyses and statistics and should enjoy trouble-shooting on the computer and analyzing data. The students are required to install an FSL package on their own computer. They will learn about the basics of MRI and fMRI, about how important preprocessing and noise reduction is, responsible conduct of research, and a career in academia. The course is split in theoretical sessions and practical sessions in which the students will be analyzing data at home in small groups.

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

Assignments for each practical session (40%) will be graded as well as a mini paper at the end of class (40%). Participation and group discussion in the theoretical sessions will be graded with 20%. Students fail class if they do not hand in all assignments.

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

Interest in neuroimaging, data analyses, and coding. Students should all have a fundamental understanding of data analyses and statistics and should enjoy trouble-shooting on the computer and analyzing data. English is a requirement.

Prüfungsstoff

Literatur

Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis

Letzte Änderung: Mi 21.06.2023 00:18