Introduit la cartographie topographique du cerveau, les voies auditives, l'organisation du cortex moteur et le modèle linéaire général pour l'analyse des données IRMf.
Explore GLM II, couvrant les tests d'hypothèses, les tests F, les comparaisons multiples et enrichissant le modèle pour tenir compte des artefacts d'imagerie.
Explore l'analyse indépendante des composants en imagerie cérébrale fonctionnelle, en se concentrant sur les sources non gaussiennes, les artefacts de nettoyage et les études de groupe.
Explore l'apprentissage automatique en imagerie cérébrale, en se concentrant sur les schémas spatiaux, les émotions et les compromis entre classificateurs.
Explore la théorie des graphes dans la connectomique cérébrale, les applications d'IRM, la pertinence de l'analyse de réseau et les empreintes digitales individuelles.
