CG1 - Tomar conciencia de la importancia de la metodología en la adquisición del conocimiento científico, así como de la diversidad metodológica existente para abordar distintos problemas de conocimiento.
CG2 - Desarrollar el razonamiento crítico y la capacidad para realizar análisis y síntesis de la información disponible.
CG3 - Saber identificar las necesidades y demandas de los contextos en los que se exige la aplicación de herramientas metodológicas y aprender a proponer las soluciones apropiadas.
CG5 - Obtener información de forma efectiva a partir de libros, revistas especializadas y otras fuentes.

CT1 - Análisis y síntesis.
CT2 - Elaboración y defensa de argumentos adecuadamente fundamentados.
CT5 - Capacidad de reunir e interpretar datos relevantes dentro del área de la Psicología para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole científica.
CT6 - Trabajo en equipo y colaboración con otros profesionales.
CT7 - Pensamiento crítico y, en particular, capacidad para la autocrítica.
CT8 - Habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía y, en particular, para el desarrollo y mantenimiento actualizado de las competencias, destrezas y conocimientos propios de la profesión.

CE2 - Procesar datos (conocer la estructura de las bases de datos y manejarse eficientemente con ellas).
CE3 - Preparar los datos para el análisis (desenvolverse en la relación entre bases de datos y análisis estadístico).
CE8 - Formación en sistemas de información, gestión y tecnología del conocimiento, deben cualificar al alumno para el trabajo en equipos multidisciplinares (informáticos, diseñadores gráficos, marketing, recursos humanos,...) dedicados al desarrollo eficiente de herramientas de evaluación y de sistemas de información y comunicaciones complejos, accesibles e innovadores.

Los docentes desarrollarán los contenidos teóricos en clases empleando diferentes metodologías docentes.

Las practicas están integradas al final de cada modulo y se realizaran en el aula de informática utilizando las herramientas adecuadas a cada caso (MATLAB, SurfStat, DTIStudio, etc.).

Durante el Seminario los alumnos, bajo la supervisión de los docentes, realizaran un trabajo de revisión sobre distintos procedimientos de análisis de neuroimagen que presentarán el último día y entregaran siguiendo el formato especificado a través del CV.

Los alumnos realizaran una defensa de su trabajo durante 10 minutos y responderán a las preguntas de profesores y compañeros.

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 Técnicas de neuroimágen, pre-procesamiento, procesamiento y análisis de imágenes, inicadores neuroanatómicos.

Introducir al estudiante en el análisis de imágenes y su aplicación en Neurociencia, centrándose en los conceptos más relevantes de técnicas de análisis de materia blanca y gris y proporcionando las herramientas para el análisis de los datos obtenidos.

1. Módulo 1:

Obtención y tipos de neuroimágenes Imagen digital. Obtención de neuroimágenes: Tomografía Axial Computarizada (TAC), Resonancia Magnética funcional (RMf), Tomografía de Emisión de Positrones (PET), Magnetoencefalografía (MEG), Imágenes de Difusión (DTI). Imágenes estructurales y funcionales. Interpolación espacial y temporal de imágenes. Fusión de diferentes modalidades.

2. Módulo 2:

Técnicas de análisis de neuroimágenes Neuroimágenes. Paradigmas experimentales empleados para su obtención. Técnicas de pre-procesamiento y post-procesamiento con uno y con varios sujetos. Métodos de análisis estadísticos y obtención de mapas paramétricos: comparaciones múltiples, campos aleatorios y permutaciones.

3. Módulo 3:

Aportaciones de la neuroimagen. Contribuciones de las técnicas de neuroimagen al conocimiento de la estructura, función y organización del cerebro y a la comprensión de los procesos y trastornos psicológicos y médicos.

La evaluación se realizará mediante prácticas individuales (45%) y un trabajo final (55%) que se podrá realizar individualmente o en grupos de dos personas.

- Ballard, D. y Brown, C. (1982). Computer Vision. Prentice Hall.
- González, R. y Wintz, P. (1987). Digital Image Processing. Addison-Wesley.
- Huettel, S.A., Song, A.W., y McCarthy, G. (2009). Functional Magnetic Resonance Imaging (2nd Edition). Sunderland, MA: Sinauer Associates
- Maestú F., Ríos, M. y Cabestrero, R. (2008). Neuroimagen: técnicas y procesos cognitivos. Barcelona. Elsevier-Masson.
- Palomo, T. y cols (2002). Avances neurocientíficos y realidad clínica. Tomo V: Neuroimagen en Psiquiatría. Editorial Cerebro y Mente.
- van Drongelen, W. (2006). Signal processing for Neuroscientists (1st edition). An introduction to the analysis of Psysiological signals. Academic Press.