Data Science for Neuroimaging (eBook)

An Introduction
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2023
392 Seiten
Princeton University Press (Verlag)
978-0-691-22274-5 (ISBN)

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Data Science for Neuroimaging - Ariel Rokem, Tal Yarkoni
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Data science methods and tools-including programming, data management, visualization, and machine learning-and their application to neuroimaging researchAs neuroimaging turns toward data-intensive discovery, researchers in the field must learn to access, manage, and analyze datasets at unprecedented scales. Concerns about reproducibility and increased rigor in reporting of scientific results also demand higher standards of computational practice. This book offers neuroimaging researchers an introduction to data science, presenting methods, tools, and approaches that facilitate automated, reproducible, and scalable analysis and understanding of data. Through guided, hands-on explorations of openly available neuroimaging datasets, the book explains such elements of data science as programming, data management, visualization, and machine learning, and describes their application to neuroimaging. Readers will come away with broadly relevant data science skills that they can easily translate to their own questions.* Fills the need for an authoritative resource on data science for neuroimaging researchers* Strong emphasis on programming* Provides extensive code examples written in the Python programming language* Draws on openly available neuroimaging datasets for examples* Written entirely in the Jupyter notebook format, so the code examples can be executed, modified, and re-executed as part of the learning process
Erscheint lt. Verlag 7.11.2023
Zusatzinfo 100 b/w illus. 1 table.
Sprache englisch
Themenwelt Geisteswissenschaften Psychologie Biopsychologie / Neurowissenschaften
Informatik Datenbanken Data Warehouse / Data Mining
Medizin / Pharmazie Physiotherapie / Ergotherapie Orthopädie
Naturwissenschaften Biologie Humanbiologie
Naturwissenschaften Biologie Zoologie
Technik Medizintechnik
Schlagworte ADD • Addition • algorithms • Analysis • application • arguments • Array • AX • Bit • brain • Branch • Code • columns • Command • Commit • Contains • Coordinate • Data • dataframe • dimensional • Dimensions • Directory • Docker • Element • Estimator • features • Function • Git • GitHub • Information • Input • language • Layer • Library • line • machine • machine learning • Matrix • Network • Neuroimaging data • NumPy • object • operations • Output • Pandas • parameters • Performance • Pixel • Plot • PLT • PREDICT • Python • Regression • Repository • Research • results • scikit • Sets • Shell • Software • space • Standard • subjects • Test • Tools • Unit • Values • Variable • Variance • voxel
ISBN-10 0-691-22274-6 / 0691222746
ISBN-13 978-0-691-22274-5 / 9780691222745
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