Contenidos (4,5 hs semanales)

• Diseño de investigación: Estudios observacionales, experimentales, prospectivos, retrospectivos. Muestreo. Métodos estadísticos.
• Técnicas para la obtención y análisis de imágenes de resonancia magnética.
• Bioseguridad. Principios de la señal de resonancia magnética. Las diferentes secuencias de pulsos.
• Resonancia magnética estructural. Workflow: Skull stripping, registración, normalización, segmentación. Atlas de referencia. Software para el análisis de imágenes.
• Resonancia magnética funcional (fMRI): actividad neural y respuesta hemodinámica. Componentes de la respuesta BOLD. Propiedades espaciales y temporales. Relación señal ruido. Preprocesamiento de datos. Usos y aplicaciones clínicas (mapeo cerebral prequirúrgico) y en investigación (paradigmas en Neurociencia Cognitiva).
• Señales por tensor de difusión (DTI): Introducción y principios básicos. La difusión en la sustancia blanca cerebral. Medidas de difusión. Fiber tracking. Análisis de redes neuronales.
• Voxel Based Morphometry: Ventajas, limitaciones y críticas. Workflow del método. Distintos enfoques en normalización-segmentación: VBM optimizado, DARTEL-based segmentation, modulated y unmodulated VBM. Herramientas: FSL, SPM
• Técnicas no-invasivas para el registro de actividad eléctrica del cerebro: Magnetoencefalografía (MEG), Electroencefalografía (EEG), tomografía de impedancia eléctrica (EIT), estimulación eléctrica transcraneal (TES).  Técnicas estadísticas aplicadas al análisis de datos (modelos espacio-temporales, estimación de sus parámetros, series temporales, tests de estacionariedad, gaussianidad, de nolinealidad, etc).
• Registro de neuronas únicas: Registros extracelulares en animales y humanos. Implantación. Adquisición de datos. Separación de la actividad de neuronas individuales. Análisis de patrones temporales de spikes. Descomposición tiempo-frecuencia de potenciales de campo local (LFP). Relación entre spikes y LFP (spike-triggered average y phase locking).

​Trabajo de Laboratorio

Las actividades prácticas incluirán: el análisis de imágenes de resonancia magnética mediante el empleo de software de libre distribución; resolución de guías de trabajos prácticos utilizando software específico basado en paquetes de Matlab; análisis estadístico de distintos tipos de datos. Estas prácticas se desarrollarán en el laboratorio de informática, Aula 1 de la Universidad Nacional Arturo Jauretche. Las mismas serán supervisadas por el docente responsable de la actividad curricular y los docentes que dictan los temas correspondientes. Se realizará una evaluación continua del desempeño de los estudiantes en la resolución de los problemas planteados, en el manejo de software específico y el conocimiento sobre las bases conceptuales de los métodos y técnicas empleados.