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Percorso della pagina
  1. Psychology
  2. Master Degree
  3. Neuropsicologia e Neuroscienze Cognitive [F5110P - F5108P]
  4. Courses
  5. A.A. 2025-2026
  6. 2nd year
  1. Practical Class: Methods in Cognitive Neurosciences
  2. Summary
Insegnamento Course full name
Practical Class: Methods in Cognitive Neurosciences
Course ID number
2526-2-F5108P024
Course summary SYLLABUS

Course Syllabus

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Area di apprendimento

Modelli e tecniche di valutazione del funzionamento psicologico.
Modelli e tecniche di intervento e riabilitazione.
Metodi, tecniche e strumenti della psicologia.
Statistica e metodi quantitativi.

Obiettivi formativi

I metodi di neuroimmagine strutturali e funzionali forniscono un supporto fondamentale alle neuroscienze cognitive e in ambito neuropsicologico. In relazione a questi metodi, l’insegnamento si propone di impartire le seguenti conoscenze e capacità:

  • Conoscenza e capacità di comprensione delle procedure di processamento e analisi dei dati di neuroimmagine che raccolgono il maggior consenso nella comunità neuroscientifica.
  • Conoscenza e capacità di comprensione applicate verranno acquisite sotto forma di un insieme di risorse e routines di base, utili alla progettazione a all’analisi di esperimenti con tecniche di neuroimmagine (MRI strutturale e funzionale) nell’ambito delle neuroscienze cognitive e della neuropsicologia.
  • L’autonomia di giudizio e le capacità critiche verranno promosse da uno specifico focus sugli aspetti di replicabilità e riproducibilità e di condivisione della scienza, attraverso lo svolgimento individuale di compiti di processamento e di analisi dei dati di neuroimmagine, e la consegna di brevi relazioni dell’attività svolta.
  • Le abilità comunicative verranno stimolate dall’interazione diretta e costante con il docente nello svolgimento delle attività di laboratorio, promuovendo l’acquisizione del linguaggio tecnico-specialistico nell’ambito della ricerca con le neuroimmagini.
  • La capacità di apprendere verrà stimolata dall’esplorazione approfondita delle modalità di utilizzo della tecnologia informatica avanzata per l’analisi delle neuroimmagini, in linea con le pratiche più aggiornate in questo ramo della ricerca scientifica.

Contenuti sintetici

Progettazione e analisi di studi con tecniche MRI strutturali.
Progettazione e analisi di studi con tecniche MRI funzionali.
Risorse open-science su larga scala per analisi e meta-analisi inferenziali.

Programma esteso

• MRI strutturale: tecniche di segmentazione e di analisi morfometrica quantitativa
• MRI strutturale: analisi per regioni di interesse
• MRI strutturale: analisi statistica quantitativa di dati lesionali
• MRI strutturale pesata in diffusione: analisi di indici del tensore e trattografica
• MRI funzionale (fMRI): progettazione e efficacia del disegno sperimentale
• MRI funzionale (fMRI): processamento e analisi statistica univariata
• MRI funzionale (fMRI): analisi statistica multivariata
• MRI funzionale (fMRI): analisi di connettività funzionale
• Meta-analisi di dati di neuroimmagine.

Prerequisiti

È necessaria una buona conoscenza dei fondamenti delle neuroscienze cognitive e dei principi di base sul funzionamento e sull’applicazione dei metodi neuro-funzionali.

Metodi didattici

Il corso sarà costituito da:

  • 7 esercitazioni da 4 ore ciascuna, svolte in modalità interattiva in presenza.
    L’insegnamento sarà in lingua italiana, con materiale audio-visivo che potrà essere in parte in italiano e in parte in inglese.
    L’attività laboratoriale prevede esercitazioni pratiche utilizzando il computer portatile personale per quanto riguarda la componente hardware.
    Gli studenti intenzionati a installare e utilizzare anche la componente software sul proprio computer portatile sono invitati a dotarsi prima dell’inizio del corso dei seguenti applicativi:
  • Matlab (Mathworks): una versione compresa tra la 2007a e la 2024a, inclusiva di “Image Processing Toolbox” e “Statistics and Machine Learning Toolbox” (https://it.mathworks.com/academia/tah-portal/universita-degli-studi-di-milano-bicocca-30566431.html).
  • GingerALE, Sleuth, Scribe (http://brainmap.org/software.html)
  • Trackvis (http://trackvis.org)
    In alternativa, per la componente software, sarà possibile usare il laboratorio informatico virtuale (ambiente LIBaaS VMware di Unimib), già munito di questi applicativi.

Modalità di verifica dell'apprendimento

La valutazione del corso (superato / non superato) sarà basata sul regolare svolgimento delle esercitazioni pratiche incluse nel programma e sulle relazioni dell’attività svolta.
Gli studenti Erasmus possono contattare il docente per concordare la possibilità di svolgere la prova finale e il compito del corso in lingua inglese.

Testi di riferimento

Le dispense delle lezioni e altri materiali didattici utili saranno resi disponibili online sulla pagina e-Learning del corso. Il testo consigliato per il corso è:

  • Huettel SA, Song AW, McCarthy G. Functional Magnetic Resonance Imaging. Sinauer Associates, 3rd edition 2014, pp. 573, ISBN: 9780878936274. (facoltativo)

Sustainable Development Goals

SALUTE E BENESSERE
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Learning area

Psychological functioning: models and methods for assessment.
Intervention and rehabilitation models and techniques.
Methods, techniques, and tools of psychology.
Statistics and quantitative methods.

Learning objectives

Structural and functional neuroimaging methods provide fundamental support to cognitive neuroscience research and in the neuropsychological practice. In relation to these methods, the course will promote the following knowledge and skills:

  • Knowledge and understanding of the processing and analysis procedures meeting the current consensus in the neuroimaging community.
  • Applying knowledge and understanding will be acquired in the form of a set of basic tools and routines, useful for the design and analysis of experiments with neuroimaging techniques (structural and functional MRI) in the fields of cognitive neuroscience and neuropsychology.
  • Making judgements: judgment and critical skills will be promoted by a specific focus on aspects of replicability and reproducibility and sharing of science, through the individual performance of processing and analysis tasks of neuroimaging data, and the delivery of short reports of the activity carried out.
  • Communication skills will be stimulated by direct and constant interaction with the teacher in carrying out laboratory activities, promoting the acquisition of technical-specialist language in the field of neuroimaging research.
  • Learning ability will be stimulated by in-depth exploration of how to use advanced computer technology for neuroimaging analysis, in line with the most up-to-date practices in this branch of scientific research.

Contents

Design and analysis of studies with structural MRI techniques.
Design and analysis of studies with functional MRI techniques.
Large-scale open science resources for inferential analysis and meta-analysis.

Detailed program

• Structural MRI: segmentation techniques and quantitative morphometric analysis
• Structural MRI: analysis by regions of interest
• Structural MRI: quantitative statistical analysis of lesion data
• Diffusion-weighted structural MRI: tensor indices and tractographic analysis
• Functional MRI (fMRI): planning and efficiency of experimental designs
• Functional MRI (fMRI): data processing and univariate statistical analysis
• Functional MRI (fMRI): multivariate statistical analysis
• Functional MRI (fMRI): functional connectivity analysis
• Meta-analysis of neuroimaging data

Prerequisites

Good knowledge of the foundations of cognitive neuroscience is required, as well as of the basic principles and applications of neurofunctional methods.

Teaching methods

The course will mainly consist of:

  • 7 interactive exercise lessons of 4 hours each, in presence.
    Teaching will be in Italian, with audio-visual materials in either Italian or English.
    The laboratory activity will include practical exercises using the personal laptop as a hardware component.
    The students willing to install and use the software component on their personal laptop computer are advised to equip themselves with the following applications before the start of the course:
  • Matlab (Mathworks): any versions between 2007a and 2024a, inclusive of “Image Processing Toolbox” and “Statistics and Machine Learning Toolbox” (https://it.mathworks.com/academia/tah-portal/universita-degli-studi-di-milano-bicocca-30566431.html).
  • GingerALE, Sleuth, Scribe (http://brainmap.org/software.html)
  • Trackvis (http://trackvis.org)
    As an alternative, for the software component, the students may use the Unimib’s LIBaaS VMware environment, which is already endowed with these applications.

Assessment methods

The evaluation of the course (passed / failed) will be based on timely delivery of the practical exercises included in the program and of the reports of the activity carried out.
Erasmus students can contact the teacher to agree on the possibility of carrying out the project work and taking the exam in English.

Textbooks and Reading Materials

The lecture handouts and other relevant teaching materials will be made available online on the e-Learning website of the course. The recommended textbook for the course is:

  • Huettel SA, Song AW, McCarthy G. Functional Magnetic Resonance Imaging. Sinauer Associates, 3rd edition 2014, pp. 573, ISBN: 9780878936274. (optional)

Sustainable Development Goals

GOOD HEALTH AND WELL-BEING
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Key information

Field of research
NN
ECTS
4
Term
First semester
Activity type
Mandatory to be chosen
Course Length (Hours)
28
Degree Course Type
2-year Master Degreee
Language
Italian

Staff

    Teacher

  • Marco Dante Plinio Tettamanti
    Marco Dante Plinio Tettamanti

Students' opinion

View previous A.Y. opinion

Bibliography

Find the books for this course in the Library

Enrolment methods

Manual enrolments

Sustainable Development Goals

GOOD HEALTH AND WELL-BEING - Ensure healthy lives and promote well-being for all at all ages
GOOD HEALTH AND WELL-BEING

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