Daniel Mitchell del MRC Cognition and Brain Sciences Unit en Cambridge impartirá un curso sobre análisis de datos de Resonancia Magnética funcional mediante análisis multivariados (MVPA y RSA).
Estimados doctorandos:
Del 24 al 27 de abril, en horario de 10 a 13:00h (Seminario 4 CIMCYC), Daniel Mitchell (http://www.neuroscience.cam.ac.uk/directory/profile.php?djmitch81) del MRC Cognition and Brain Sciences Unit en Cambridge impartirá un curso sobre análisis de datos de Resonancia Magnética funcional mediante análisis multivariados (MVPA y RSA). Estos acercamientos están siendo ampliamente empleados actualmente en el campo, por lo que su conocimiento es muy relevante para todos aquellos investigadores con interés en neuroimagen.
Los contenidos del curso son los siguientes:
o fMRI pattern classification analysis
o why pattern classification?
o basic idea of classification
o some different classifiers
o complexity and overfitting
o analysis steps
o preprocessing
o selecting voxels and defining patterns
o splitting data
o train and test
o statistical inference
o examples and resources
o practical example (The Decoding Toolbox, and/or pure Matlab) RSA
o why RSA?
o basic idea of RSA ? the RDM
o some distance measures and their properties
o descriptive visualisations
o statistical inference
o testing properties of an RDM
o comparing two RDMs
o testing which model best fits an RDM
o estimating the noise ceiling
o examples and resources
o practical example (The RSA toolbox)
El curso será impartido en idioma inglés, y es de carácter gratuito aunque limitado a 30 plazas. Lo organiza el Máster de Neurociencia Cognitiva y Comportamental.
Es altamente recomendable que aquellas personas interesadas en asistir pero que carezcan de conocimientos de Matlab, realicen previamente el curso al respecto que será impartido por Juan Eloy Arco en marzo (información enviada en un mensaje previo).
Aquellos interesados en asistir, apuntaos aquí: https://goo.gl/forms/lDEaHn4V88QyzQl43
Si tenéis alguna duda, por favor escribid a María Ruz (mruz@ugr.es)