Neurohacking en R es un enfoque para analizar datos de neuroimagen utilizando el lenguaje de programación R.
Esto permite a los investigadores automatizar tareas repetitivas, realizar análisis complejos y visualizar y presentar los resultados de manera clara y efectiva.
El uso de R para neurohacking incluye la manipulación y limpieza de datos, la aplicación de modelos y algoritmos, y la visualización de resultados en forma de gráficos y mapas.
También se pueden integrar otras bibliotecas de R para realizar análisis específicos, como el análisis de conectividad funcional y la corrección de sesgo de tamaño de vóxel.
Además, la comunidad de R es muy activa y colaborativa, lo que significa que los investigadores pueden compartir y reutilizar el código y los paquetes existentes, lo que ahorra tiempo y esfuerzo.
En resumen, el neurohacking en R es una herramienta poderosa y versátil para el análisis de datos de neuroimagen que permite a los investigadores automatizar tareas, realizar análisis complejos y presentar resultados de manera clara y efectiva.
Sobre el Curso Gratis
Neurohacking describe cómo usar el lenguaje de programación R (https://cran.r-project.org/) y su paquete asociado para realizar manipulación, procesamiento y análisis de datos de neuroimagen.
Nos enfocamos en imágenes de resonancia magnética estructural (IRM) disponibles públicamente. Discutimos conceptos tales como corrección de falta de homogeneidad, registro de imágenes y visualización de imágenes.
Al final de este curso, usted podrá:
- Leer/escribir imágenes del cerebro en formato NIfTI (Iniciativa de Tecnología Informática de Neuroimágenes)
- Visualiza y explora estas imágenes
- Realice corrección de falta de homogeneidad, extracción de cerebro y registro de imágenes (dentro de un sujeto y en una plantilla).
Este curso es ofrecido por la Universidad Johns Hopkins, tiene una duración total aproximada de 18 horas.
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