На ютубе существуют медицинские ASMR-видео. Например, с разными неврологическими тестами.
Если вы не знаете, что такое асмр - это когда некто (обычно тянка) нежно шепчет в микрофон, стучит ногтями, щелкает языком или хрустит чем-нибудь.
А есть такие, где ютуберша изображает рентгенолаборанта, который проводит вам МРТ.
В этом случае главная героиня отлично изучила вопрос и вникла в разные технические моменты.  Некоторые части этого видео (скажем, подготовку к исследованию) можно применять для обучения настоящих лаборантов.

https://youtu.be/I_1DHMx2rpE

Тот же пациент на КТ

Множественные эхинококковые кисты. Снимки такого качества, потому что сделаны
1) на российском
2) томографе открытого типа
3) с индукцией поля 0.3 Тл

Можно положить человека в МРТ, попросить его ничего не делать и просто таращиться перед собой.
И посмотреть, как с течением времени меняется потребление кислорода разными участками мозга.
А потом построить матрицу ковариации между разными зонами и обнаружить, что некоторые из них склонны активироваться синхронно. Особенно те, которые отвечают за одну и ту же функцию (но не обязательно).
Это называется фМРТ покоя, resting state fMRI.

Вот матрица ковариации для фМРТ покоя моего мозга.
Я взял атлас MSDL, который нравится мне тем, что там лейблы внутри части функциональных сетей сгруппированы вместе.
Поэтому сразу бросаются в глаза крупные квадраты с более высокой ковариацией вокруг главной диагонали -- это и есть функциональные сети. Некоторые подписал.

Для сравнения посмотрим, как эти же функциональные сети выглядят у пациента со смертью коры головного мозга. В общем, почти никак.

А вот так эти же сети выглядят у куска свинины, который я В-сплайнами натянул на шаблон мозга.
Таким образом, есть доказательство, что функциональная связность моего мозга выше, чем у свинины.

Иногда вижу, как в разных соревнованиях на Каггле вручную делают ресемплинг МРТ, чтобы уложить разные серии в одинаковую размерность и пространственную ориентацию. Это не всегда получается хорошо.

В этом посте я показываю готовый велосипед, который мне нравится:

https://mri.moscow/posts/как-ресемплить-томографические-данные/

И заодно посоветую эту статью про статистику. Я написал ее довольно давно для Медача, когда ещё учился в универе и начинал заниматься анализом данных.

Тем не менее, мне и сейчас за нее не стыдно. Если вы разбираетесь, то ничего нового не узнаете, но студенту-медику, который не очень хорошо представляет себе механизм проверки гипотез, она может оказаться полезной.

Там про описательную статистику, доверительные интервалы, z- и t-распределения и p-значения. Короче, самое интересное.

https://mri.moscow/posts/статья-про-статистику/