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.

Kredi 3 ECTS 5 Fakülte İktisadi, İdari ve Sosyal Bilimler Fakültesi Bölüm Psikoloji Koordinatör Hüseyin Boyacı
Ön koşul PSYC 200 ve PSYC 220

PSYC 405 zor mu?

Son 13 dönemde dersin ortalaması 3,18 (190 öğrencinin notu, 4,00 üzerinden), yani sınıf ortalaması B+ civarında. Zorluk hocaya ve şubeye göre değişir; ölçülebilir olan bu sayı. Diğer derslerle karşılaştır →

PSYC 405 dersinde kaç midterm var, ağırlıkları ne?

İzlencede 1 midterm var, ağırlığı %35. Final %35. Kalan %30 dersin öteki kalemlerinde. Tam dağılım aşağıda.

PSYC 405 dersinin ön koşulu var mı?

Evet. Bilkent kataloğuna göre ön koşulu: PSYC 200 ve PSYC 220.

PSYC 405 dersinde hangi kitap okunuyor?

İzlencede önerilen kitap: Functional Magnetic Resonance Imaging, Huettel, Song and McCarthy, Sinauer Associates, Inc. İzlence toplam 4 kaynak sayıyor.

PSYC 405 kaç kredi?

3 Bilkent kredisi, 5 AKTS.

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
Notunu hesapla
KalemAğırlık Notun (100 üzerinden)
Final Exam%35
Weekly Quiz%30
Midterm%35
Bildiğin notları gir; girmediklerin hesaba katılmaz.

Ağırlıklar PSYC 405 izlencesinden. Hocanın bu dönemki dağılımı farklı olabilir; bağlayıcı olan ders izlencesidir. Harf notu sınırlarını hoca belirliyor, o yüzden hedefi sen giriyorsun. İzlencede FZ şartı var, sayfanın sonundaki kutuda.

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

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

Dersin dönem ortalaması, o dönemin bütün şubeleri birlikte. Kaynak STARS'ın ders değerlendirme raporu. Rapor yalnız kampüs ağından ya da Bilkent VPN ile açılıyor: PSYC 405 raporu · Bilkent VPN bilgisi. Öğrenci anket cevaplarını defter'de tutmuyoruz. Tüm derslerin ortalamaları →

2026-2027 Güz döneminde açılmadı. Ders kaydı geçti, kayıt sisteminde bu dersin şubesi yok. Katalogda duruyor, yani başka bir dönem açılabilir. Son 4 güz döneminin 1 tanesinde açılmış; her yıl açılan bir ders değil. Açık dersler → · kayıt tarihleri

⚠️ 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

Bu ders 18 programın seçmeli havuzunda.

Department Elective Psikoloji · havuzda 32 ders Mathematics / Science Elective Elektrik-Elektronik Mühendisliği · havuzda 81 ders Technical Elective Fizik · havuzda 228 ders

ve 15 program daha.

Havuz listesi bölümün QME müfredatından; en küçük havuzlar önce yazılıyor, çünkü büyük "serbest seçmeli" havuzunda olmak dersi anlatmıyor. Seçmeli havuzunda olmak o dersi alabileceğin anlamına gelmez: ön koşul ve kontenjan ayrıca geçerli.

Aynı koddan diğer dersler · katalogda 59 PSYC dersi · tüm PSYC dersleri →