Навигација

19Д051НВМ - Неуровизуелизационе методе

Спецификација предмета
НазивНеуровизуелизационе методе
Акроним19Д051НВМ
Студијски програмЕлектротехника и рачунарство
Модулмодул Управљање системима и обрада сигнала
Тип студијадокторске академске студије
Наставник (предавач)
Наставник/сарадник (вежбе)
    Наставник/сарадник (ДОН)
      Број ЕСПБ9.0Статус предметаизборни
      Условљност другим предметиманема
      Циљеви изучавања предметаПримена савремених метода аквизиције, обраде и анализе можданих сигнала с циљем проучавања структуре, функције и повезаности мозга. Унапређење постојећих метода.
      Исходи учења (стечена знања)Студенти ће стећи широко знање и практично искуство о томе како примене модерних неуроимиџинг техника побољшавају разумевање можданих функција и поремећаја. Биће способни да изаберу одговарајући модалитет за снимање и учествују у мултидисциплинарном тиму који дизајнира експеримент за истраживање у области неуронаука.
      Садржај предмета
      Садржај теоријске наставеПреглед модалитета медицинског сликања мозга (ЕЕG, PET, структурни, дифузиони и функционални MRI, мултимодални системи и др.). Методе предобраде, статистичкe анализe и моделовања неуроимиџинг сигнала. Линеарни и нелинеарни модели сигнала. Мултиваријантна декомпозиција у неуроимиџингу. Aнализа функционалне конективности на fMRI подацима. Примена метода машинског учења на неуроимиџинг податке.
      Садржај практичне наставе
      Литература
      1. H. Ombao, M. Lindquist, W. Thompson, J. Aston, (Eds.) "Handbook of Neuroimaging Data Analysis", CRC Press,Taylor & Francis Group, 2017.
      2. S.A. Huettel, A.W. Song, G. McCarthy, "Functional Magnetic Resonance Imaging", Second Ed., Salvador Dali, Gala-Salvador Dali, 2008.
      3. U. Windhorst, H. Johansson, "Modern Techniques in Neuroscience Reserach", Springer, 1999.
      4. I. Rish, M.G. Murphy, "Machine Learning and Interpretation in Neuroimaging", Springer International Pu, 2016.
      5. Selected articles from journals Neuroimage (ISSN 1053-8119), Human Brain Mapping (ISSN 1065-9471) etc.
      Број часова активне наставе недељно током семестра/триместра/године
      ПредавањаВежбеДОНСтудијски и истраживачки радОстали часови
      8
      Методе извођења наставепредавања, експерименти у лабораторији или у клиникама, израда пројекта, примена конкретних метода из препоручених радова
      Оцена знања (максимални број поена 100)
      Предиспитне обавезеПоенаЗавршни испитПоена
      Активности у току предавањаПисмени испит
      Практична наставаУсмени испит30
      Пројекти
      Колоквијуми
      Семинари70