第三十屆 腦功能磁共振數據處理分析培訓班

發布時間:2019-04-20 15:22:55 來源: 北京賽博爾醫藥科技有限公司

三十 腦功能磁共振數據處理分析培訓班

北京賽博爾醫藥科技有限公司(www.gyyonx.live)將于2019 7月6 2019年7月11日(周六至下周四)舉辦第三十屆腦功能磁共振數據處理分析培訓班(課程內容詳見課表安排)。歡迎大家前來咨詢及報名參加。

北京賽博爾醫藥科技有限公司是一家以數據處理會議培訓、數據處理服務、磁共振軟硬件銷售等為核心業務的創新性公司。根據以往辦理的腦功能磁共振數據處理分析培訓班、磁共振數據提高班、磁共振結構像專題培訓班、腦電信號數據處理專題培訓班、ASL PERFUSION MRI數據處理分析培訓班PET(正電子發射斷層成像技術)數據處理與分析培訓班的經驗和學員的一些相關提議,我們繼續舉辦第三十屆腦功能磁共振數據處理分析培訓班,此次培訓班依然堅持小班教學手把手帶教的教學模式,爭取使每一位參加培訓的學員能夠在數據處理方法上取得進步。

1、培訓簡介

人腦成像是當今國際最熱門的科學研究領域之一。磁共振成像(MRI)技術是人腦成像的重要研究工具。MRI研究已成為腦疾病、認知神經科學等領域的重要研究手段之一,但是MRI數據分析技術的不足嚴重制約著許多臨床醫生和研究生高水平研究的開展。為此,我們擬舉辦磁共振腦成像數據處理分析初級培訓班,希望幫助剛剛接觸磁共振腦成像的臨床醫生如放射、精神、神經內外科、康復科、兒科等及心理、語言、管理類研究生快速了解本領域及初步掌握數據處理及分析的相關方法、提高國內磁共振研究的基礎水平。

2、培訓對象

本次培訓班面向的對象是一些希望利用相關技術快速入門從而進行科研和臨床研究的醫生、初學者、研究生等,為了使數據處理不再成為腦科學研究的攔路虎,培訓班實行小范圍的理論與實踐相結合,授課、操作、指導及問題解決一體化,最終達到獨立操作。

 

培訓內容主要包括fMRI技術的基礎知識,數據預處理,基于fMRI的功能連接/有效連接分析基本原理和matlab 程序實現,實驗設計和E-prime實現,任務相關fMRI數據處理,Advanced統計&多重比較,結果呈現,VBM講解演示,基于機器學習的多變量模式分析技術介紹、MVPA軟件包介紹與上機操作等。

注:如方便,請于會議開始前一天到達會場(9:00 - 17:00)熟悉場地及安裝軟件、拷貝資料等事宜。

3、課程及時間安排

時間

課程名

主要內容

第一天

76

博士

 

上午

軟件、數據準備

? 磁共振功能成像基礎介紹

? MATLAB軟件指令介紹

? 功能磁共振數據處理軟件包的介紹與安裝

? 靜息態腦成像數據的采集與準備實例

下午

數據預處理

? 磁共振研究文件數據規范化管理

? SPM介紹

? 預處理方法與常用預處理流程

? 靜息態數據的預處理實操

第二天

77

博士

 

上午

基于fMRI的功能連接分析基本原理和matlab 程序實現(1)

? 面向功能連接分析的靜息態數據預處理(圖像預處理)

? 面向功能連接分析的靜息態數據預處理(時間序列預處理)

? ICA及其他常見功能連接計算方法

下午

基于fMRI的功能連接分析基本原理和matlab 程序實現(2)

? 基于種子點的全腦功能連接分析(voxel-wise)基本原理和程序實現

? 基于ROI配對的功能連接分析(ROI-wise)的程序實現和網絡構建

78
博士

上午

Advanced統計&多重比較

? SPM單因素方差分析

? SPM雙因素方差分析

? 多重比較矯正(FWE,FDR,GRF和Alphasim)

? 制作表格,結果匯總

下午

結果呈現

? 用xjview軟件呈現結果

? 用MRIcroN軟件呈現結果

? 用BrainNet Viewer軟件呈現結果

79

博士

上午

VBM講解

 

? 腦結構分析及VBM原理介紹

? VBM分析流程及操作步驟詳解

 

 

下午

VBM演示

? VBM操作演示:包括數據轉換、圖像檢查、預處理、指標提取、統計分析、結果匯報與呈現等

710

博士

 

上午

實驗設計和E-prime實現

? fMRI實驗設計簡介和軟件實現

? Eprime軟件詳細介紹

? Eprime組件和示例

? inline語句,程序設計

? Edata數據提取與分析

下午

任務相關fMRI數據處理

? 任務相關fMRI數據分析流程簡介

? first-level analysis

? Second-level analysis

? AAL工具包查看激活圖

711

梁博士

上午

基于機器學習的多變量模式分析技術介紹

? MVPA 對任務態數據進行解碼的流程與工作原理

? fMRI數據準備與上機操作

下午

MVPA軟件包介紹與上機操作

? PRoNTo簡介與上機操作:被試內預測與被試間預測;

 

4、培訓人數

為保證培訓質量,此次培訓限定人數20人左右,報名敬請從速。

5、培訓地點

北京市經濟技術開發區科創十三街18號院鋒創科技園,具體見會議指南。

6、培訓費用

所有參會人員3500/人(含資料費、培訓費和午餐費,交通及住宿費自理)。

7、報名方式

請將報名回執發送至:[email protected] 

8、繳費方式

銀行轉賬或者支付寶(賬號:13381109780 戶名:楊南),不接受現場繳費,謝絕錄像,主辦方提供發票。

9、聯系方式

聯系人:楊老師13381109780  姜老師 15904965265

報名回執表

單位名稱

(發票抬頭,納稅人識別號)

 

姓名

 

性別

 

QQ

 

電話號碼

 

科室/專業

 

繳費方式

□轉帳  □支付寶 (請選擇在□打√)

銀行信息

戶名:北京賽博爾醫藥科技有限公司

賬號:0200048409200117652

開戶銀行:中國工商銀行股份有限公司大郊亭支行

匯款備注

30屆數據處理培訓班

注:請完整填寫回執表后回傳給我們,以便給你發送確認函,謝謝支持!

10、備注

請各位培訓學員自帶筆記本電腦Windows 64位系統、i5、4G內存、50G剩余存儲空間等基本配置;蘋果Mac電腦用戶如方便請提前使用Bootcamp加裝Windows 64位系統);學員自己有數據的可以帶3-5例進行現場處理;并在 6 26日前進行繳費及將回執表發至[email protected],便于培訓安排。

11、在線支持服務

參加培訓學員將得到授課老師及公司技術人員的長期在線技術支持服務,伴隨參加培訓班的學員共同成長。

12、培訓人員簡介:

溫博士,2005年于北京師范大學信息科學學院或電子與通訊系統碩士學位,2008年于北京師范大學認知神經科學與學習國家重點實驗室獲基礎心理學博士學位。同年進入佛羅里達大學生物醫學工程系從事博士后工作,后任該系研究助理科學家。主要從事注意控制和神經影像信號分析方面的研究。2013年進入中國人民大學心理學系任副教授。溫曉通博士一直致力于研究注意控制和高級認知控制的神經網絡交互機制及相應的神經信號分析方法學問題。研究涉及認知、計算機、信息、醫等多學科交叉。他的主要研究興趣是在傳統單變量分析(例如激活分析、ERP分析)的基礎上,采用新穎的多變量網絡分析方法揭示大腦各部分間的信息交互和協作控制是怎樣保證大腦健康、有序、高效的運行的。探索大腦不同腦區之間的交互作用對認識大腦認知功能神經機制、障礙都具有重要的學術價值和現實意義,是當前腦科學研究的熱點之一。經過多年積累,溫曉通博士在基于fMRI的跨腦區信息流研究以及注意控制網絡交互機制的研究方面取得了一些優秀的成果,發表在The Journal of Neuroscience 和Neuroimage等優秀期刊。

張博士,新鄉醫學院教師,西南大學心理學部博士,師從國際著名腦影像與健康專家劉一軍教授。主要研究興趣為綜合利用行為學、EEG和fMRI技術對健康個體與情緒情感障礙個體認知加工偏差的行為特點、神經電生理機制及其神經環路進行探索,目前已發表SCI論文10余篇,其中第一作者和通訊作者8篇,主持國家自然科學青年基金一項。擅長任務態fMRI與EEG的實驗設計與數據分析。

陳博士,副教授。2010年于北京師范大學大學認知神經科學與學習國家重點實驗室獲博士學位,同年留校任教。曾為美國加州大學爾灣分校訪問學生、瑞士巴塞爾大學訪問學者。主要研究興趣為人格、情緒、記憶等心理行為的腦機制和遺傳機制,主持國家自然科學基金青年項目、面上項目,教育部高等學校博士點項目各一項,參與十多項省部級課題。發表論文四十余篇,其中以第一作者在 Neurobiology Aging,Physiology & Behavior,PLoS ONE,Addiction biology,Neuropsychopharmacology等雜志發表論文十篇。

梁博士,一直專注于大鼠、小鼠磁共振數據分析方法研究及應用。目前已發表SCI論文10余篇,其中第一作者論文4篇,參與多項國家自然科學基金項目,擅長小動物磁共振實驗與數據分析。

張博士,北京工業大學生物醫學工程在讀博士,專注于機器學習方法在大腦磁共振的研究,具有豐富的基于機器學習的醫學影像特征處理實踐經驗。目前主要課題方向為基于深度學習和磁共振影像對大腦認知的疾病及老化的分類與預測研究。已獨立完成一項基于結構磁共振和深度學習模型對阿爾茲海默癥的分類方法研究,取得了非常理想的分類結果。至今已發表關于大腦磁共振工程方法學研究論文10余篇。碩士期在北京神經外科研究所功能影像磁共振室長期實習,并在此期間完成了多項圖像分析任務,對人與動物的腦磁共振最新獲取手段及后處理方法具有深入的了解。熟悉深度學習及傳統機器學習算法模型原理,擅長matlab、python等編程實踐。

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