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Notes de cours pour PSY3018 - Méthodes en neurosciences cognitives

Home Page: https://psy3018.github.io

License: Creative Commons Attribution 4.0 International

TeX 0.52% Jupyter Notebook 99.48%
cognitive-neuroscience data-science jupyter-book learning neuroimaging psychology python research book

psy3018.github.io's Introduction

notes_cours_psy3018

CC BY 4.0

This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

CC BY 4.0

Notes de cours pour PSY3018 - Méthodes en neurosciences cognitives

Usage

Construire le livre

Si vous souhaitez développer et construire les notes de cours PSY3018, vous devez:

  • Clonez ce repository
  • Exécutez pip install -r requirements.txt (il est recommandé d'effectuer cette commande dans un environnement virtuel).
  • (Recommendé) Effacez le répertoire methodes_neurocog/_build/
  • Exécutez jb build methodes_neurocog/

Une version statique html du livre sera générée dans methodes_neurocog/_build/html/.

Hosting the book

The html version of the book is hosted on the gh-pages branch of this repo. Navigate to your local build and run,

  • ghp-import -n -p -f methodes_neurocog/_build/html

This will automatically push your build to the gh-pages branch. More information on this hosting process can be found here.

Generating pdf

The support for pdf generation is experimental with jupyter book, and the output is not perfect. Currently the process looks like:

  • install the depencies described in the section "Building a pdf with latex" in the jb docs.
  • build latex with individual pages: jb build methodes_neurocog/ --builder pdflatex --individualpages. This produces warnings (skip them) and errors. If you ever get stuck in the terminal, leaving the weird latex compilation environment is achieved by pressing X (you're welcome).
  • install xetex sudo apt-get install texlive-xetex
  • go in the build directory cd methodes_neurocog/_build/latex
  • edit manually the tex file of the chapter. Replace all \chapter by \section and add a proper \chapter at the beginning. You can also search Content and replace by Table des matières. I have tried to switch the whole doc in French but without success so far.
  • before adding the chapter title, add the following lines: \setcounter{chapter}{n} \addtocounter{chapter}{-1}, where n is the number of the chapter.
  • Compile a chapter, e.g. xelatex cartes_cerebrales.tex
  • the resulting pdf is mega-huge. So shrink it with gs -sDEVICE=pdfwrite -dCompatibilityLevel=1.4 -dNOPAUSE -dQUIET -dBATCH -sOutputFile=notes_cours_cartes_cerebrales.pdf -dPDFSETTINGS=/ebook cartes_cerebrales.pdf
  • Voilà 🎉 🎉 🎉

Contributors

We welcome and recognize all contributions. You can see a list of current contributors in the contributors tab.

Credits

This project is created using the excellent open source Jupyter Book project and the executablebooks/cookiecutter-jupyter-book template. Further credits for the book can be found in the book itself.

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psy3018.github.io's Issues

update introduction

There should be a bit more details on intended audience, and positioning compared to other books.

Also should read at this stage as a book intro, rather than "notes de cours".

résolution effective

Copie d'une réponse donnée sur studium, à intégrer au chapitre 1.

Imagine que tu as deux pièces de 1$ dans une image à 1 cm l'une de l'autre.
Tu prends une photo avec une superbe résolution d'acquisition: chaque pixel fait 100 micros de côté.
Ta résolution est excellente.

Maintenant ton image est un peu floue, mais tu vois encore bien qu'il y a deux objets.
Ta résolution effective est moins bonne, mais encore correcte pour la distance de 1 cm entre les pièces.

Finalement ton image est très, très floue.
Au lieu de voir deux pièces de 1$, tu vois juste une grosse tâche, et tu n'es pas capable de dire s'il y a un gros objets, ou deux petits.
Ta résolution effective est maintenant inférieure à 1 cm (la distance entre les pièces).
Mais la taille des pixels de l'image (résolution d'acquisition) est restée la même.

Tu peux consulter cet article (en anglais) pour une explication plus détaillée de la notion de résolution effective en imagerie médicale.
https://www.ajronline.org/doi/10.2214/AJR.14.13126

Le même concept existe dans la dimension temporelle.
Si deux événements neuronaux sont très rapprochés (disons 1 seconde), les deux réponses BOLD vont se superposer et on n'observera qu'un seul pic de réponse.
La résolution effective du BOLD ne nous permet donc pas de détecter des événements séparés de moins de 1 seconde.

Binder is broken

ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement image-io>=2.9.0 (from versions: 0.0.1, 1.0.0, 1.1.1, 1.2.0, 1.3.0, 1.4.0, 1.4.1, 1.4.2, 1.5.0)
ERROR: No matching distribution found for image-io>=2.9.0

create figure on proton alignment with B0

the image would show disorder protons in neutral conditions, and alignment of protons in B0.

It would also illustrate the slight imbalance between north vs south spins.

spin density values

figures on T1 and T2 relaxation have common spin density values, which makes it hard to understand how one would optimize TE.

We should add some explanations re spin density, and add different spin density values in the plot.

Morphométrie: Section sur le recalage

La section sur le recalage semble être en double.
Est-ce seulement une erreur de copy/paste ou y a-t-il une autre section qui doit être là et qui a accidentellement été mal recopiée?

Automatiser le rendering du JB avec GH action

Au lieu de build le livre en local pour chaque personne avec la commande (ghp-import -n -p -f methodes_neurocog/_build/html) qui force push un changement sur la branche gh-pages, je crois qu'il serait mieux d'automatiser le tout avec un GH Action qui, de plus peut s'assurer que les tests passent (eg, liens fonctionnent, ref = ok, etc.).

Je peux m'en charger si tu veux @pbellec.

age effect does not change

In the stats map chapter, it says that the age effect map changed due to the introduction of the sex term.

It is not the case - the model still assumes a similar slope for both group, and the estimate will be identical to the one in the reduced model.

The intercept coefficient is impacted though.

And the age effect would be impacted if an interaction (sex x age) was introduced.
It may be useful to expand on the example and actually introduce this interaction term - but the chapter is already very dense as is.

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