US DE COOKIES
Utilitzem cookies necessaries de sistema pel correcte funcionament de la web i cookies opcionals de Google Analytics per obtenir estadístiques de visita (sense obtenir dades personales). + Info
Acceptar cookies
Tècniques de Neuroimatge Avançada - 7a Edició
Des. 2021 - Abril 2022
64h teoria + 76h pràctica
1.900€ (programa complet)
Inscripcions tancades
FIDMAG Hermanas Hospitalarias Benito Menni CASM
c/ Dr. Antoni Pujadas, 38 -
08830 - Sant Boi de Llobregat (Barcelona) 
T. 93 548 01 05
docenciafidmag.com

Formació intensiva i profunda en el camp de la neuroimatge per a capacitar els clínics i investigadors en l'anàlisi i la interpretació de les imatges cerebrals obtingudes amb les diferents modalitats de ressonància magnètica.

 

Enfoc eminentment pràctic, no requereix d'una titulació específica ni coneixements previs de neuroimatge.

7a edició del curs: desembre 2021 - abril 2022

 

Consulta el programa complet aquí.

 

Dates

Teoria: del 17/12/2021 al 29/04/2022

64 hores de treball de teoria online a través de la plataforma Moodle.

Pràctica: del 17/12/2021 al 29/04/2022

76 hores de sessions pràctiques.

Sessió inicial presencial: 17 i 18 de desembre de 2021 (de 9.00 a 14.30)
Sessions online: gener - març 2022 (dimarts i dijous de 16.00 a 19.30)

             Abril 2022: Correccions i tancament del curs

 

Preu

Matrícula programa formatiu complet (Teoria + Pràctica): 1.900€*

* 15% de dte. per a personal de CIBERSAM i Germanes Hospitalàries no finançat

 

Metodologia

Pràctica

El curs consta d'una sessió presencial obligatòria els dies 17 i 18 de desembre 2021 on es donarà suport a la configuració dels equips, es farà una presentació del curs i es treballarà el primer tema.

La resta de sessions es duran a terme en format online a través de Zoom els dimarts i dijous de 16.00 a 19.30. Aquestes sessions començaran el dia 11 de gener de 2022 i acabaran el 24 de març de 2022 i fins al 29/04/2022 hi haurà temps per a correccions, dubtes i tancament del curs.

Teoria

Es compartirà el contingut teòric del curs a través de la plataforma Moodle i es demanarà respondre un qüestionari per a cada un dels temes.

 

Requisits

És imprescindible disposar d'un equip amb:

  • RAM: 8Gb mínim, 16Gb recomanat
  • Espai lliure de disc dur >50Gb
  • Llicència de MatLab

El curs no requereix una titulació específica ni coneixements previs de neuroimatge.

 

Temari

1. Física de la RM, MatLab i formats d'imatge

2. Estadística bàsica per a RM

3. Models linials / scripts

4.  Anàlisi de superficie i gruix cortical amb FreeSurfer

5. Anàlisi d'imatge per tensor de difusió (DTI)

6. Morfometria basada en el vòxel (VBM) amb SPM

7. Morfometria basada en el vòxel (VBM) amb FSL software

8. Machine learning

9. Meta-analysis

10. Anàlisi de RM funcional amb tasques amb SPM

11. Anàlisi de connectivitat funcional amb SPM

12. Anàlisi de RM funcional amb tasques i connectivitat funcional amb FSL

13. Creació de figures

Software que es treballarà i per al que es donarà suport per a la seva configuració:

- MatLab (és necessari disposar d'una llicència)

- Sistema operatiu Linux

- Editor de text i full de càlcul

- FreeSurfer

- FSL6

- Mrtrix3

- MRICron

- MRIPredict

- SDM-PSI

- SPM12

 


Activitat acreditada pel Consell Català de Formació Continuada de les Professions Sanitàries - Comisión de Formación Continuada del Sistema Nacional de Salud de forma separada per a:

Tècniques de Neuroimatge Avançada - pràctica (classes i connexions en directe)

Nº de regsitre: 09/031134-MD

Acreditació: 11,1 crèdits

Tècniques de Neuroimatge Avançada - teoria (treball del material online)   

Nº de registre: 09/031135-MD   

Acreditació: 6,6 crèdits

Logo acreditacions

                    


 

Amb l'aval de: 

 

NeuroImageN logo[1]     Logo SCPiSM      CIBERSAM

 

Formem part de
HH Província Espanya
Contacteu-nos

Avda. Jordà , 8 - 08035 Barcelona
Telèfon: 93 548 01 05
E-mail: fundacio@fidmag.com
Formulari de contacte online 

         

 

Reconeixements a la qualitat i l'excel·lència
Darrera modificació: 27/01/2022
AGAUR
CIBERSAM
Generalitat de Catalunya
ISCIII
Unión Europea
MICINN