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fMRI 데이터 분석의 이해

fMRI 데이터 분석의 이해

Russell A. Poldrack, Jeanette A. Mumford, Thomas E. Nichols (지은이), 김초복 (옮긴이)
  |  
학지사
2015-01-20
  |  
25,000원

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fMRI 데이터 분석의 이해

책 정보

· 제목 : fMRI 데이터 분석의 이해 
· 분류 : 국내도서 > 대학교재/전문서적 > 인문계열 > 심리학
· ISBN : 9788999705816
· 쪽수 : 382쪽

목차

역자 서문
저자 서문

제1장 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

제2장 영상 처리의 기초
1. 영상이란 무엇인가
2. 좌표 체계
3. 공간적 변환
4. 필터링과 푸리에 분석

제3장 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

제4장 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

제5장 통계적 모형화: 단일 피험자 분석
1. BOLD 신호
2. BOLD 잡음
3. 연구 설계 및 모형화 전략

제6장 통계적 모형화: 집단분석
1. 혼합효과 모형
2. 연속 공변인의 평균 중심화

제7장 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

제8장 뇌 연결성 모형화
1. 소 개
2. 기능적 연결성
3. 인과적 연결성
4. 연결망 분석 및 그래프 이론

제9장 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

제10장 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

참고문헌
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저자소개

Russell A. Poldrack (지은이)    정보 더보기
미국 텍사스 대학교(University of Texas at Austin) 영상연구센터의 책임자이자 심리학과 및 신경생물학과 교수다. 그는 Science, Nature, Neuron, Nature Neuroscience, PNAS 등과 같은 저널에 인지신경과학 분야의 논문을 100편 이상 게재하였다. 그는 fMRI나 다른 영상 기법을 이용하여 학습과 기억, 의사결정, 집행 기능을 뒷받침하는 인간의 뇌 시스템을 이해하기 위한 연구들로 잘 알려져 있을 뿐만 아니라, 뇌신경 영상이 심리적 작용에 관한 추론을 이끌어 내는 데 어떻게 이용될 수 있는지에 관한 저술로도 유명하다.
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Jeanette A. Mumford (지은이)    정보 더보기
미국 텍사스 대학교 심리학과의 연구 조교수다. 생물통계학 분야에서 훈련을 받았고, 연구는 fMRI 데이터의 통계적 모형화와 분석에 관한 새로운 방법 개발과 특성 해석에 중점을 두고 있다. 그녀는 서로 다른 집단 모델링 방법의 영향력에 대해 연구하였고, 휴지상태 fMRI 데이터 분석에서 네트워크 구조의 모델링을 위한 새로운 도구를 개발하였다. 또한 fMRI 데이터를 위한 검증력 분석 도구를 제공하는 fmriPower 소프트웨어의 개발자이기도 하다.
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Thomas E. Nichols (지은이)    정보 더보기
영국 워릭 대학교(University of Warwick) 통계학과의 뇌신경 영상 통계 분야 수석연구원이다. 그는 프로그래머이자 통계학자로서 1992년 피츠버그 대학교(University of Pittsburgh)의 PET 시설에 참여한 이래로 기능적 뇌신경 영상 분야의 연구를 하고 있다. 모수적·비모수적 방법을 이용한 뇌영상 연구에서의 추론에 관한 업적으로 알려져 있으며, FSL과 SPM 소프트웨어 패키지에 대해 활발한 기고 활동을 하고 있다. 2009년에는 뇌신경 데이터에 대한 통계적 모형화와 추론에 기여한 공로를 인정받아 휴먼 뇌기능 매핑 학회(Organization for Human Brain Mapping)로부터 Wiley Young Investigator Award를 수상하였다.
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김초복 (지은이)    정보 더보기
New Mexico State University 대학원 심리학과 졸업 (문학 박사) 전 University of Kentucky 신경생물학과 박사후 연구원 현 경북대학교 심리학과 교수
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