defter*
defter / katalog / PSYC 405
PSYC 405

Introduction to FMRI

PSYC 405 teaches you how to actually do brain imaging research: how the scanner turns hydrogen physics into a BOLD signal, how that signal relates to neural activity, and how you go from a raw 4D dataset to a defensible statistical map. The weekly hands-on sessions at Bilkent's MRI scanner are the core of the course, you'll design small experiments, collect data, and analyze it in Python using GLMs, preprocessing pipelines, and connectivity/multivariate methods, with assessment driven by ten quizzes, a midterm, and a final essay. It's the natural bridge between psychology coursework and cognitive neuroscience research, and effectively a prerequisite for any thesis or lab work that uses neuroimaging.

Kredi3ECTS5FakülteFaculty of Economics, Administrative, and Social SciencesBölümPsychologyKoordinatörHüseyin Boyacı
Ön koşulPSYC 200 ve PSYC 220

Haftalık müfredat 14 hafta

Hafta 114–20 Eyl
MRI temelleri, pulse sequence ve BOLD
Introduction and basics: *Introduction and class mechanics; *MRI scanners & safety; *Physics of MRI; *Basic principles of signal generation & image formation; *Contrast mechanisms and pulse sequences; *Origins of BOLD response; *Properties of BOLD response
MRI güvenliğigörüntü oluşumupulse sequenceBOLD response
Hafta 221–27 Eyl
BOLD yanıtı ve hemodynamic response modelleme
Hemodynamic Response & Its Characteristics: *From neuronal to BOLD response; *Hemodynamic impulse response function; *Convolution; delta function; linearity; *Empirical estimation, functional models, finite impulse response models, & non-linear models; *Simulation and analysis of BOLD response: deconvolution, maximum likelihood estimation (Python); *Temporal and spatial (in)dependence of BOLD response
hemodynamic response functionconvolutionBOLD responsedeconvolution
Hafta 328 Eyl – 4 Eki
Hemodynamic response özellikleri (devam)
Hemodynamic Response & Its Characteristics (cont.)
hemodynamic response
Hafta 45–11 Eki
fMRI preprocessing ve analiz yazılımları
Signal, Noise & Preprocessing of fMRI Data; Analysis Software: *Signal & noise in fMRI data; *Preprocessing steps; *Data file types; *Software packages & analysis pipelines
fMRI preprocessingdata file typessoftware packagesanalysis pipeline
Hafta 512–18 Eki
fMRI verisinde sinyal, gürültü ve preprocessing
Signal, Noise & Preprocessing of fMRI Data; Analysis Software (cont.)
fMRInoisepreprocessinganalysis software
Hafta 619–25 Eki
Tekrar ve midterm sınavı
Review & Midterm exam
tekrarmidterm exam
Hafta 726 Eki – 1 Kas
fMRI deney tasarımı ve analiz yöntemleri
A Broad Overview of Experimental Design & Analysis Strategies: *Block & event related designs; *Hypothesis testing; *Correction for multiple comparisons; *ROI analyses; *FMRI adaptation; *Group analyses; *Displaying results; *Data-driven approaches; *Independent component analyses (ICA); *Connectivity analyses; *Multivariate analyses
block & event related designcorrection for multiple comparisonsindependent component analysis (ICA)connectivity ve multivariate analyses
Hafta 82–8 Kas
Deneysel tasarım ve analiz stratejileri (devam)
A Broad Overview of Experimental Design & Analysis Strategies (cont.)
experimental designanalysis strategies
Hafta 99–15 Kas
General Linear Model Teorisi ve Python Simülasyonları
General Linear Model: *GLM theory; *Python simulations
General Linear ModelGLM theoryPython simulation
Hafta 1016–22 Kas
General Linear Model ve Python Simülasyonları (devam)
General Linear Model: *GLM theory; *Python simulations (cont.)
General Linear ModelGLM theoryPython simulation
Hafta 1123–29 Kas
Bağlantılılık
Connectivity
connectivity
Hafta 1230 Kas – 6 Ara
Connectivity konusunun devamı
Connectivity (cont.)
connectivity
Hafta 137–13 Ara
İleri istatistiksel yöntemler: multivariate analysis
Advanced Statistical Analyses & Methods: Multivariate analyses
multivariate analysis
Hafta 1414–20 Ara
Uygulamalı oturum
Hands-on session
hands-on uygulama

Değerlendirme 100% · 3 adım

35%
30%
35%
Final:Essay/written Final Exam 35%
Quiz Weekly Quiz 30%
Midterm Midterm 35%
en büyük tek kalem %35 · sınav ağırlığı %100 · 13 dönem ortalaması 3.18 (190 öğrenci) nasıl hesaplanıyor

Önerilen kaynaklar 4 kitap

📖
Önerilen
Functional Magnetic Resonance Imaging
Huettel, Song and McCarthy
Sinauer Associates · Inc.
📖
Önerilen
Handbook of Functional MRI Data Analysis
Russell A. Poldrack, Jeanette A. Mumford
Thomas E. Nichols · Cambridge University Press
📖
Önerilen
Statistical Analysis of fMRI Data
Gregory Ashby, The MIT Press
📖
Önerilen
Literature reading posted on Moodle

Bu dersi alınca · 4 öğrenme çıktısı

Bilkent'in resmî syllabus'ünden. Sağdaki etiket o çıktının hangi değerlendirmeyle ölçüldüğünü söylüyor.

Ders notları · henüz yok

PSYC 405 için defter ekibi henüz not yazmadı.

İlk dosyayı sen atarsan: not, slayt, geçmiş sınav, çözüm, cheat-sheet, ne varsa. defter ekibi öğrenci paylaşımlarından bu dersin notlarını yazar. Drive linki / PDF / ZIP, hepsi olur.

← katalog

Geçmiş GPA dağılımı 13 dönem · ort. 3.18

DönemCourse CPA
2025-2026 Fall 2.88 1 sec · 23 öğr
2023-2024 Spring 2.68 1 sec · 19 öğr
2022-2023 Spring 3.45 1 sec · 14 öğr
2020-2021 Fall 2.85 1 sec · 5 öğr
2019-2020 Fall 3.02 1 sec · 9 öğr
2018-2019 Fall 3.57 1 sec · 7 öğr
2017-2018 Fall 3.13 1 sec · 9 öğr
2015-2016 Fall 2.91 1 sec · 13 öğr
2013-2014 Fall 3.85 1 sec · 16 öğr
2012-2013 Fall 3.46 1 sec · 15 öğr

Aggregate course GPA · Bilkent STARS'tan public data. Hoca-bazlı per-section detayı için STARS evaluation report →. Öğrenci anket cevapları KVKK kapsamında defter'de tutulmaz. Tüm derslerin ortalamaları →

2026-2027 Güz için şubesi henüz görünmüyor. Kayıt sistemi bu dersi bu dönem listelemiyor, ama şube girişi sürüyor: ders kaydı 15 Eylül, bölümler o güne kadar şube ekleyebiliyor. Son 4 güz döneminin 1 tanesinde açılmış; her yıl açılan bir ders değil. Ön kayıt müfredat üzerinden yapılıyor, açılan şube listesi üzerinden değil; o yüzden ön kayıtta seçebildiğin bir dersin şubesi burada henüz görünmeyebilir. Kesin sonuç ders kaydında belli oluyor. kayıt tarihleri → · açık dersler

⚠️ FZ engelleyen şartlar

45 over 100 from the homework assignments and in-class participation

Hocalar 0 bu dönem · 1 geçmiş

Geçmişte ders veren (1 kişi)
Hüseyin Boyacı