Neurociencia y neuroimagen
Este curso proporciona una introducción a los métodos computacionales básicos para comprender lo que hacen los sistemas nerviosos y para determinar cómo
Certificado con validez SEPA través del Gobierno del Estado de México
12 meses de acceso
En línea · 144 h
100% autodidacta
16 unidades
Nivel intermedio
Modalidad
Así estudias: curso autodidacta
- Autodidacta y 100% en línea: contenido disponible 24/7.
- Avanzas a tu ritmo: la plataforma guarda tu progreso.
- Sin tutor ni clases en vivo: el curso está diseñado para estudiarse por tu cuenta.
- Te evalúas con actividades automáticas, sin entregas a un tutor.
Qué aprenderás
Lo que serás capaz de hacer
Este curso proporciona una introducción a los métodos computacionales básicos para comprender lo que hacen los sistemas nerviosos y para determinar cómo funcionan. Exploraremos los principios computacionales que rigen diversos aspectos de la visión, el control sensoriomotor, el aprendizaje y la memoria. Los temas específicos que se tratarán incluyen la representación de la información por neuronas en espiga, el procesamiento de la información en redes neuronales y los algoritmos para la adaptación y el aprendizaje. Haremos uso de demostraciones y ejercicios en Matlab/Octave/Python para profundizar en los conceptos y métodos introducidos en el curso. El curso está dirigido principalmente a estudiantes universitarios de tercer o cuarto año y a estudiantes de posgrado principiantes, así como a profesionales y estudiantes a distancia interesados en aprender cómo procesa la información el cerebro.
Habilidades que desarrollarás
Imagen por resonancia magnética
Imagenología médica
Anatomía
Análisis de imágenes
Análisis de datos
Análisis
Manipulación de datos
R (software)
Neurología
Diseño de investigación
Radiología
Análisis estadístico
Calidad de imagen
Programación en R
Procesamiento de datos
Visualización de software
Psicología
Visualización científica
Preprocesamiento de datos
Estadística
Temario
UNIDAD 1 - Neuroanatomía estructural del cerebro humano · 6 leccionesNeurociencia fundamental para la neuroimagen - UNIDAD 1 - Neuroanatomía estructural del cerebro humano
UNIDAD 1 - Neuroanatomía estructural del cerebro humano · 6 lecciones
Neurociencia fundamental para la neuroimagen - UNIDAD 1 - Neuroanatomía estructural del cerebro humano
- Introducción
- Estructura y anatomía, 1ª parte
- Estructura y anatomía, 2ª parte
- Desarrollo y organización vascular del cerebro
- Terminología de la organización cerebral
- NEUROANATOMÍA ESTRUCTURAL DEL CEREBRO HUMANO
UNIDAD 2 - Neuroanatomía funcional del cerebro humano · 6 leccionesNeurociencia fundamental para la neuroimagen - UNIDAD 2 - Neuroanatomía funcional del cerebro humano
UNIDAD 2 - Neuroanatomía funcional del cerebro humano · 6 lecciones
Neurociencia fundamental para la neuroimagen - UNIDAD 2 - Neuroanatomía funcional del cerebro humano
- Métodos de comunicación en el cerebro, 1ª parte
- Métodos de comunicación en el cerebro, 2ª parte
- Anatomía funcional del cerebro
- Organización de los dominios cognitivos
- Evaluación neuropsicológica de la cognición
- Neuroanatomía funcional del cerebro humano
UNIDAD 3 - Principios y métodos de la neuroimagen · 6 leccionesNeurociencia fundamental para la neuroimagen - UNIDAD 3 - Principios y métodos de la neuroimagen
UNIDAD 3 - Principios y métodos de la neuroimagen · 6 lecciones
Neurociencia fundamental para la neuroimagen - UNIDAD 3 - Principios y métodos de la neuroimagen
- Enfoques de la neuroimagen
- Fundamentos de la IRM
- Fundamentos de la IRMf
- Estudios de resonancia magnética estructural
- Estudios de resonancia magnética funcional
- Principios y métodos de la neuroimagen
UNIDAD 4 - Diseño experimental y aplicaciones especiales en neuroimagen · 6 leccionesNeurociencia fundamental para la neuroimagen - UNIDAD 4 - Diseño experimental y aplicaciones especiales en neuroimagen
UNIDAD 4 - Diseño experimental y aplicaciones especiales en neuroimagen · 6 lecciones
Neurociencia fundamental para la neuroimagen - UNIDAD 4 - Diseño experimental y aplicaciones especiales en neuroimagen
- Diseño experimental
- Estudios de resonancia magnética de la conectividad funcional
- Imágenes con tensor de difusión
- Espectroscopia de resonancia magnética
- Conclusión
- Diseño experimental y aplicaciones especiales en neuroimagen
UNIDAD 5 - Semana 1 · 11 leccionesPrincipios de la IRMf 1 - UNIDAD 5 - Semana 1
UNIDAD 5 - Semana 1 · 11 lecciones
Principios de la IRMf 1 - UNIDAD 5 - Semana 1
- Módulo 1: Introducción y reglas básicas
- Plan de estudios
- Libro Principios de la RMf
- Módulo 2: Objetivos del análisis fMRI
- Módulo 3: Estructura de datos fMRI
- Módulo 4.1: Inferencia psicológica Parte 1
- Módulo 4.2: Inferencia psicológica Parte 2
- Módulo 5: Comprensión básica de la física de la RM
- Módulo 6: Formar una imagen
- Módulo 7: Espacio K
- Cuestionario 1
UNIDAD 6 - Semana 2 · 10 leccionesPrincipios de la IRMf 1 - UNIDAD 6 - Semana 2
UNIDAD 6 - Semana 2 · 10 lecciones
Principios de la IRMf 1 - UNIDAD 6 - Semana 2
- Módulo 8: Señal, ruido y fisiología audaz
- Módulo 9: Artefactos de fMRI y tipos de ruido
- Módulo 10.1: Resolución espacial y temporal de la negrita Parte 1
- Módulo 10.2: Resolución espacial y temporal de la negrita Parte 2
- Módulo 11: Diseño experimental
- Módulo 12.1: Tipos de diseños Parte 1
- Módulo 12.2: Tipos de diseños Parte 2
- Módulo 13: Preprocesamiento de datos de IRMf
- Módulo 14: Preprocesamiento (continuación)
- Cuestionario 2
UNIDAD 7 - Semana 3 · 9 leccionesPrincipios de la IRMf 1 - UNIDAD 7 - Semana 3
UNIDAD 7 - Semana 3 · 9 lecciones
Principios de la IRMf 1 - UNIDAD 7 - Semana 3
- Módulo 15: Modelo lineal general
- Módulo 16: Aplicación del MLG a los datos de RMf
- Módulo 17: Detalles de la construcción de modelos MLG
- Módulo 18: Conjuntos de bases lineales
- Módulo 19: Filtrado y covariables molestas
- Módulo 20: Estimación del MLG
- Módulo 21: Modelos de ruido - Modelos AR
- Módulo 22: Inferencia - Contrastes y pruebas T
- Prueba 3
UNIDAD 8 - Semana 4 · 8 leccionesPrincipios de la IRMf 1 - UNIDAD 8 - Semana 4
UNIDAD 8 - Semana 4 · 8 lecciones
Principios de la IRMf 1 - UNIDAD 8 - Semana 4
- Módulo 23: Análisis a nivel de grupo I
- Módulo 24: Análisis a nivel de grupo II
- Módulo 25: Análisis a nivel de grupo III
- Módulo 26: El problema de la comparación múltiple en la RMf
- Módulo 27: Corrección FWER
- Módulo 28: Corrección FDR
- Módulo 29: Escollos y comparaciones múltiples
- Cuestionario 4
UNIDAD 9 - Semana 1 · 10 leccionesPrincipios de la IRMf 2 - UNIDAD 9 - Semana 1
UNIDAD 9 - Semana 1 · 10 lecciones
Principios de la IRMf 2 - UNIDAD 9 - Semana 1
- Plan de estudios
- Módulo 1A: Crisis en neurociencia y psicología: Problemas y soluciones
- Módulo 1B: Crisis en neurociencia y psicología: Problemas y soluciones
- Módulo 2A: Escollos y sesgos en la interpretación: Circularidad, inferencia inversa, vudú y más allá
- Módulo 2B: Escollos y sesgos en la interpretación: Circularidad, inferencia inversa, vudú y más allá
- Módulo 3: Metaanálisis
- Módulo 4: Utilizar el metaanálisis para mejorar la inferencia
- Módulo 5: Optimizar la adquisición para sus objetivos de estudio
- Módulo 6: IRMf en estado de reposo
- Cuestionario 1
UNIDAD 10 - Semana 2 · 12 leccionesPrincipios de la IRMf 2 - UNIDAD 10 - Semana 2
UNIDAD 10 - Semana 2 · 12 lecciones
Principios de la IRMf 2 - UNIDAD 10 - Semana 2
- Módulo 7A: Diseño experimental avanzado I - Fundamentos de la eficacia del diseño
- Módulo 7B: Diseño experimental avanzado I - Fundamentos de la eficacia del diseño
- Módulo 8: Diseño experimental avanzado II - Eficacia en fMRI
- Módulo 9: Diseño experimental avanzado III - Optimización de diseños experimentales con algoritmos genéticos
- Módulo 10: Construcción de modelos: Moduladores paramétricos
- Módulo 11: Conjuntos de bases II: FIR suave, HTW, Conjuntos de bases en el 2º nivel
- Módulo 12A: Multicolinealidad y diagnóstico
- Módulo 12B: Multicolinealidad y diagnóstico
- Módulo 13: Regresión robusta
- Módulo 14A: Análisis práctico de grupos: Procedimientos y comprobaciones
- Módulo 14B: Análisis práctico de grupos: Procedimientos y comprobaciones
- Cuestionario 2
UNIDAD 11 - Semana 3 · 9 leccionesPrincipios de la IRMf 2 - UNIDAD 11 - Semana 3
UNIDAD 11 - Semana 3 · 9 lecciones
Principios de la IRMf 2 - UNIDAD 11 - Semana 3
- Módulo 15: Conectividad cerebral - diferentes tipos
- Módulo 16: Conectividad funcional
- Módulo 17: Métodos de descomposición multivariante
- Módulo 18: Conectividad dinámica
- Módulo 19: Análisis de redes I - Teoría de grafos
- Módulo 20: Conectividad eficaz
- Módulo 21: Mediación, moderación y modelos estructurales
- Módulo 21B: Mediación, moderación y modelos estructurales
- Prueba 3
UNIDAD 12 - Semana 4 · 11 leccionesPrincipios de la IRMf 2 - UNIDAD 12 - Semana 4
UNIDAD 12 - Semana 4 · 11 lecciones
Principios de la IRMf 2 - UNIDAD 12 - Semana 4
- Módulo 22: Grafos dirigidos: MCD
- Módulo 23: Gráficos dirigidos: Causalidad de Granger
- Módulo 24: Principios de inferencia causal
- Módulo 25: Análisis de patrones multivóxel: Una perspectiva neurocientífica
- Módulo 25B: Análisis de patrones multivóxel: Una perspectiva neurocientífica
- Módulo 26: Introducción a la MVPA
- Módulo 27: Realización de MVPA I
- Módulo 28: Realización de MVPA II
- Módulo 29: Ejemplo de MVPA-PM - NPS - Ampliar: Dolor social y físico
- Módulo 29B: MVPA-PM Ejemplo - NPS - Ampliar: Dolor social y físico
- Cuestionario 4
UNIDAD 13 - Introducción · 5 leccionesIntroducción al Neurohacking en R - UNIDAD 13 - Introducción
UNIDAD 13 - Introducción · 5 lecciones
Introducción al Neurohacking en R - UNIDAD 13 - Introducción
- Conozca al equipo
- Plan de estudios
- Introducción
- Resonancia magnética estructural y R
- Tema 1 Cuestionario
UNIDAD 14 - Neuroimagen: Formatos y visualización · 13 leccionesIntroducción al Neurohacking en R - UNIDAD 14 - Neuroimagen: Formatos y visualización
UNIDAD 14 - Neuroimagen: Formatos y visualización · 13 lecciones
Introducción al Neurohacking en R - UNIDAD 14 - Neuroimagen: Formatos y visualización
- Estructuras y operaciones de datos
- Tema 2 Lección 1 Cuestionario
- El formato NIfTI
- Tema 2 Lección 2 Cuestionario
- Visualización básica 1
- Visualización básica 2
- Tema 2 Lección 3 Cuestionario
- Manipulación básica de datos
- Tema 2 Lección 4 Cuestionario
- Transformaciones y alisado
- Tema 2 Lección 5 Cuestionario
- Contrastes básicos de la RM
- Tema 2 Lección 6 Cuestionario
UNIDAD 15 - Tratamiento de imágenes · 18 leccionesIntroducción al Neurohacking en R - UNIDAD 15 - Tratamiento de imágenes
UNIDAD 15 - Tratamiento de imágenes · 18 lecciones
Introducción al Neurohacking en R - UNIDAD 15 - Tratamiento de imágenes
- Preprocesamiento: Una visión general
- Tema 3 Prueba 1
- Inscripción
- Tema 3 Prueba 2
- fslr: Requisitos del sistema
- Tema 3 Cuestionario 3
- Corrección del campo sesgado mediante fslr
- Tema 3 Prueba 4
- Extracción del cerebro mediante fslr
- Tema 3 Prueba 5
- Registro de imágenes con fslr
- Tema 3 Prueba 6
- Instalación del ANTsR
- Tema 3 Prueba 7
- Manipulación básica de datos con ANTsR
- Tema 3 Prueba 8
- Preprocesamiento con ANTSR
- Tema 3 Prueba 9
UNIDAD 16 - Procesado ampliado de imágenes · 22 leccionesIntroducción al Neurohacking en R - UNIDAD 16 - Procesado ampliado de imágenes
UNIDAD 16 - Procesado ampliado de imágenes · 22 lecciones
Introducción al Neurohacking en R - UNIDAD 16 - Procesado ampliado de imágenes
- Procesamiento avanzado de imágenes cerebrales
- Tema 4 Prueba 1
- Corregistro mediante fslr
- Tema 4 Prueba 2
- Corregistro mediante ANTsR
- Tema 4 Prueba 3
- Funciones envolventes para tuberías de procesamiento
- Tema 4 Cuestionario 4
- Corregistro entre visitas de imágenes T1
- Tema 4 Prueba 5
- Registro rígido en una plantilla
- Tema 4 Prueba 6
- Registro afín de T1 a la plantilla
- Tema 4 Prueba 7
- Registro no lineal del T1 a la plantilla
- Tema 4 Prueba 8
- Obtención de información anatómica ROI a partir del registro no lineal
- Tema 4 Prueba 9
- Segmentación a nivel de tejido
- Tema 4 Prueba 10
- Papayar: Visualización interactiva de imágenes en R
- Escritura Papayar
Certificado oficial
Certificado con validez SEP: lo emite la SEP, no solo una plataforma
Al demostrar la competencia recibes un certificado emitido por la Secretaría de Educación Pública a través del Gobierno del Estado de México: un documento oficial que puedes presentar con confianza ante cualquier empleador o institución.
Tu certificado con INEC
- Lo emite la Secretaría de Educación Pública (SEP), a través del Gobierno del Estado de México
- Documento oficial con folio verificable en línea
- Lo otorga la Universidad Tecnológica Fidel Velázquez
Otras plataformas en línea
- Constancia privada emitida por la misma plataforma
- Solo acredita horas cursadas o asistencia
- Sin respaldo de una autoridad educativa
Cómo funciona
Tu itinerario, de la inscripción al certificado
- 1
Inscripción con pago único
Pagas $4,990 MXN una sola vez y entras de inmediato al curso.
- 2
Estudias a tu ritmo
16 unidades con videos, lecturas y actividades, disponibles 24/7 durante 12 meses.
- 3
Cuestionarios por unidad
38 cuestionarios para comprobar lo aprendido.
- 4
Certificado
Emitido por la SEP a través del Gobierno del Estado de México, con folio verificable.
Lo que obtienes
Un certificado oficial de la SEP
Muestra · verificable por folio y QR
- Certificado SEP incluido (sin costo). Emitido por la Secretaría de Educación Pública (SEP), a través del Gobierno del Estado de México. No es una constancia privada: es un documento oficial, y ese respaldo marca la diferencia frente a otras plataformas en línea.
- Contenido impartido por Johns Hopkins University.
- Folio y QR verificables para compartirlo con quien te contrate.
Medios que necesitas
Equipo de cómputo
Conexión estable a internet
Pago único
Empieza hoy, a tu ritmo
Un solo pago y acceso inmediato al curso completo durante 12 meses.
- 16 unidades · 162 lecciones · 144 h
- 12 meses de acceso
- 38 cuestionarios de evaluación
- Certificado SEP incluido (sin costo), emitido por la SEP (Gob. del Estado de México) con folio verificable
Preguntas frecuentes
Sobre tu inscripción
¿Cómo es el pago?
Un solo pago de $4,990 MXN. No hay mensualidades ni cargos recurrentes.
¿Cuánto tiempo tengo acceso?
12 meses desde tu inscripción, 24/7, para avanzar a tu ritmo.
¿Quién imparte el contenido?
El curso es impartido por Johns Hopkins University; INEC gestiona tu inscripción, evaluación y certificado.
¿Qué pasa cuando vence mi acceso?
Puedes renovar tu cuenta tú mismo desde la plataforma, sin trámites ni esperas.
¿El curso tiene validez SEP?
Sí, incluido sin costo. Al completar el curso recibes un certificado emitido por la SEP a través del Gobierno del Estado de México, con folio verificable.
¿El curso tiene tutor o clases en vivo?
No. Es un curso autodidacta: estudias por tu cuenta, a tu ritmo, sin tutor ni sesiones en vivo.
¿Cómo se evalúa?
Te evalúas con actividades automáticas, sin entregas a un tutor.
