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.
Frequency | Weekday | Time | Format / Place | Period |
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Module | Course | Requirements | |
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27-Psy-IndErg Weitere Felder der Psychologie | Veranstaltung A | Study requirement
Ungraded examination |
Student information |
The binding module descriptions contain further information, including specifications on the "types of assignments" students need to complete. In cases where a module description mentions more than one kind of assignment, the respective member of the teaching staff will decide which task(s) they assign the students.
Leistungspunkte können durch die Bearbeitung kleiner praktischer Übungen erworben werden.