fMRI 데이터 분석의 이해

Chapter 1 서 론 1. fMRI의 간략한 개관 2. 인지신경과학의 출현 3. fMRI 분석의 대략적 역사 4. fMRI 분석의 주요 요소 5. fMRI 분석을 위한 소프트웨어 패키지 6. 소프트웨어 패키지 선택하기 7. 처리과정 흐름의 개관 8. fMRI 분석을 위한 필수 기초 지식 Chapter 2 영상 처리의 기초 1. 영상이란 무엇인가 2. 좌표 체계 3. 공간적 변환 4. 필터링과 푸리에 분석 Chapter 3 fMRI 데이터의 전처리 1. 서 론 2. fMRI 전처리에 대한 개관 3. 질적 통제 기법 4. 왜곡 보정 5. 절편 획득시간 보정 6. 움직임 보정 7. 공간적 편평화 Chapter 4 공간적 표준화 1. 서 론 2. 해부학적 다양성 3. 뇌영상을 위한 좌표 공간 4. 지도와 형판 5. 해부학 영상의 전처리 6. fMRI 표준화를 위한 처리의 흐름 7. 공간적 표준화의 방법 8. 표면 기반 방식 9. 공간적 표준화 방법 선택하기 10. 공간적 표준화의 질적 통제 11. 표준화 문제에 대한 해결 12. 특수 모집단으로부터의 데이터 표준화 Chapter 5통계적 모형화: 단일 피험자 분석 1. BOLD 신호 2. BOLD 잡음 3. 연구 설계 및 모형화 전략 Chapter 6 통계적 모형화: 집단분석 1. 혼합효과 모형 2. 연속 공변인의 평균 중심화 Chapter 7 영상에 대한 통계적 추론 1. 통계적 추론의 기초 2. 영상의 관심 특징 3. 다중검증 문제와 해결책 4. 추론들을 연합하기: 차폐화와 결합 5. 관심 영역 차폐의 사용 6. 통계적 검증력 계산하기 Chapter 8 뇌 연결성 모형화 1. 소 개 2. 기능적 연결성 3. 인과적 연결성 4. 연결망 분석 및 그래프 이론 Chapter 9 다중복셀 패턴 분석과 기계학습 1. 패턴 분류에 대한 소개 2. 분류자를 fMRI 데이터에 적용하기 3. 데이터 추출 4. 특징 선택 5. 분류자의 훈련과 시험 6. 분류자 특성화하기 Chapter 10 fMRI 데이터의 시각화, 국지화 및 보고 1. 활성화 데이터의 시각화 2. 활성화의 국지화 3. 활성화의 국지화와 보고 4. 관심 영역 분석 부 록 부록 A. 일반선형모형에 대한 개관 부록 B. 데이터 조직화 및 관리 부록 C. 영상의 형식

출처: 국립중앙도서관 서지정보