Die funktionelle MRT ist ein wichtiges und vielseitiges Werkzeug der kognitiven Neurowissenschaften. Die Komplexität der Daten, sowie der Black-Box-Ansatz etablierter Analysesoftware erschweren es jedoch, ein intuitives Verständnis für die fMRT zu gewinnen.
Im Seminar wollen wir einen fMRT-Datensatz möglichst detailliert analysieren und explorieren. Dabei wollen wir versuchen, für jeden benötigten Schritt selbstständig eine kleine „Auswertesoftware“ zu schreiben, bei der Transparenz und Einfachheit im Vordergrund stehen sollen. Hierfür nutzen wir Python als anfängerfreundliche Programmiersprache.
Am Ende des Seminars werden wir in der Lage sein, selbständig Aktivierungskarten für verschiedene kognitiven Prozesse zu erstellen („bunte Bilder vom Gehirn“), die Funktion einzelner Hirnregionen zu untersuchen („region of interest“ Analysen) und die Gedanken einer Person zu lesen („cognitive decoding“).
Es sind keine Vorkenntnisse nötig. Die Veranstaltung richtet sich an Studierende der Psychologie, die Interesse an fMRT, Datenanalyse und am Programmieren haben.
Abraham, A., Pedregosa, F., Eickenberg, M., Gervais, P., Mueller, A., Kossaifi, J., ... & Varoquaux, G. (2014). Machine learning for neuroimaging with scikit-learn. Frontiers in neuroinformatics, 8, 14.
Kragel, P. A., Koban, L., Barrett, L. F., & Wager, T. D. (2018). Representation, Pattern Information, and Brain Signatures: From Neurons to Neuroimaging. Neuron, 99(2), 257-273.
Poldrack, R. A., Mumford, J. A., & Nichols, T. E. (2011). Handbook of functional MRI data analysis. Cambridge University Press. https://katalogplus.ub.uni-bielefeld.de/title/2359154
Shen, H. (2014). Interactive notebooks: Sharing the code. Nature, 515(7525), 151.
Rhythmus | Tag | Uhrzeit | Format / Ort | Zeitraum |
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Modul | Veranstaltung | Leistungen | |
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27-Psy-IndErg Weitere Felder der Psychologie | Veranstaltung A | Studienleistung
unbenotete Prüfungsleistung |
Studieninformation |
Die verbindlichen Modulbeschreibungen enthalten weitere Informationen, auch zu den "Leistungen" und ihren Anforderungen. Sind mehrere "Leistungsformen" möglich, entscheiden die jeweiligen Lehrenden darüber.
Leistungspunkte können durch die Bearbeitung kleiner praktischer Übungen erworben werden.
Zu dieser Veranstaltung existiert ein Lernraum im E-Learning System. Lehrende können dort Materialien zu dieser Lehrveranstaltung bereitstellen: