首届弥散加权扩展技术成像（DTI、DKI等）数据处理班

发布时间：2018-10-22 15:06:14　来源: 北京赛博尔医药科技有限公司

首届弥散加权扩展技术成像（DTI、DKI等）数据处理班

1、培训简介

扩散磁共振成像（dMRI）是一种非侵入性的、能提供生物体内水分子扩散运动相关信息的成像技术。

dMRI可用于检测神经纤维束的微观结构及变换，是目前主流的有能力在活体无创地检测脑白质微结构的影像学技术。

目前最经典且临床和科研应用最广泛的dMRI技术当属弥散张量成像（DTI）。且随着MRI成像技术的不断，一系列新的dMRI技术也在不断涌现。这其中弥散峰度成像（DKI）就是个典型代表。基于DTI及DKI技术研究大脑已经成为神经科学的一个热点。

同时，人脑以网络形式存在，更以网络形式工作。人脑连接组旨在描绘人脑的结构和功能网络连接模式，并通过揭示其内在组织规律，为理解脑认知和脑疾病提供全新见解。

当前，人脑网络连接模式主要由多模态无创MRI数据中获取，并在基于图论的复杂网络分析框架下加以解析。然而，此过程涉及繁复的图像预处理、众多的网络设置和参数、复杂统计比较等，从而使得很多研究者在开展脑连接组学研究时面临较大困难。

现在，这一切都成为过去时。北京师范大学认知神经科学与学习国家重点实验室贺教授团队开发了神经影像脑连接组分析软件—GRETNA（Graph Theoretical Network Analysis）(Wang et al.2015)，该软件囊括了当前主流的脑网络分析方法，实现了脑网络构建、分析、统计、作图的自动化流水线作业，大大简化与方便了人脑连接组学研究的开展。2015年，在国际神经科学年会上，GRETNA被MathWorks公司遴选为12个基于MATLAB的高质量神经科学工具包之一，进行重点介绍和展示。

而目前结构脑网络也是神经计算科学里最前沿的内容，尤其基于曲面的共变网络已经是目前国际上最前沿的课题。为此我们设置了DTI(白质纤维束)追踪脑网络、基于形态指标共变的脑结构网络分析以及DKI数据分析等课程，帮助有需要的研究生、科研人员及医生理解脑功能的结构基础，为脑疾病的临床诊断及科研提供思路。

2、培训对象

本次培训班的对象是有一定的脑成像数据处理基础，希望通过学习基于dMRI的脑网络数据处理方法，从而提高自己数据处理能力的研究生、科研工作者或医生。

培训内容主要包括：Linux简介和Diffusion Toolkit使用，DTI数据实际操作和结果报告，FSL简介及概率追踪，概率追踪的统计分析及数据批处理，弥散磁共振成像（diffusion MRI，dMRI）的原理、数据分析流程及应用研究，弥散磁共振成像分析软件包PANDA详解及上机操作，扩散峰度成像（DKI）介绍，DKI数据处理等等。

注：如方便，请于会议开始前一天到达会场（9:00 - 17:30）熟悉场地及安装软件、拷贝资料等事宜。

3、培训课程安排

4、培训人数

为保证培训质量，此次培训限定人数20人左右，报名敬请从速。

5、培训地点

北京市经济技术开发区科创十三街18号院锋创科技园5号楼，具体见会议指南。

6、培训费用

所有参会人员3000/人（含资料费、培训费和午餐费，交通及住宿费自理）。

7、报名方式

请将报名回执发送至：Cibr_medical@163.com

8、缴费方式

银行转账或者支付宝（账号：13381109780 户名：杨南），不接受现场缴费，谢绝录像，主办方提供发票。

9、联系方式

联系人：杨老师13381109780

姜老师15904965265

10、备注

请各位培训学员自带笔记本电脑（Windows 64位系统、i5、4G内存、50G剩余存储空间等基本配置；苹果Mac电脑用户如方便请提前使用Bootcamp加装Windows 64位系统）；学员自己有数据的可以带3-5例进行现场处理。并在6月13日前进行缴费及将回执表发给姜老师，便于培训安排。

报名回执表

注：请完整填写回执表后回传给我们，以便给你发送确认函，缴费时，请务必备注好，姓名+单位+培训班，谢谢支持！

11、在线支持服务

参加培训学员将得到在线技术支持服务，伴随参加培训班的学员共同成长。

12、培训人员简介：

何清华，男，博士，西南大学心理学部副教授，硕士生导师，中国心理学会决策心理学专业委员会委员，美国南加州大学脑与创造力研究所博士后、访问学者，SSCI收录杂志Frontiers in Psychology（影响因子2.560）副主编（Associate Editor）。其研究主要采用基因技术和脑成像技术来考察人类高级认知功能（主要是决策和学习）的基因机制和神经机制，并试图揭示相关的认知障碍（如阅读障碍）和精神疾病（如成瘾）的发病机制。以第一作者和合作者的形式在国内外高水平杂志上发表论文50余篇，总计影响因子192，总计被引次数500余次，H指数为12，H-10指数为13。其中，发表在神经科学领域顶级杂志The Journal of Neuroscience的第一作者论文受到多家国外权威科学新闻媒体的争相报道，包括BBC News、Scientific Daily等。发表在《心理科学进展》的论文受到《人大复印资料》的全文转载。2011年获得UCLA Advanced Neuroimaging Training Program (NITP) Summer Course的入选资格，并于2015年荣获全球健康会议Early Career Investigator Award。多次受邀在UCLA、香港教育学院、中科院心理所、四川大学、北京中医药大学等地做报告。目前主持国家自然科学基金青年项目1项，并作为第一参与者参与国家自然科学基金面上项目2项，同时主持其他省部级研究课题多项。目前担任Biological Psychiatry、NeuroImage、Human Brain Mapping、Cortex、Neuropharmacology、Journal of Phonetics、Journal of Personality Disorders、Drug and Alcohol Dependence、《心理科学》等国内外著名杂志的审稿人。

舒妮，女，博士，北京师范大学脑与认知科学研究院副教授，博导，国际期刊PLoS ONE的学术编委，加拿大McGill大学访问学者。2004年在中国科学技术大学自动化系获得学士学位；2009年在中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室获得博士学位；2009年8月进入北京师范大学认知神经科学与学习国家重点实验室工作。主持和参与多项国家自然科学基金项目。目前主要从事基于扩散磁共振成像的人脑结构连接组的计算方法学及应用研究，以（共同）第一或通讯作者发表SCI论文19篇（影响因子6分以上的9篇，JCR Top论文9篇，封面文章2篇），如Journal of Neuroscience, Cerebral Cortex, Radiology, Human Brain Mapping等。发表论文的SCI总引用达到869次，第一或通讯作者论文的SCI引用516次，他人引用410次（其中包括Nature Review Neuroscience, Lancet Neurology, Annual Review of Clinical Psychology, Neuron等国际顶级期刊），主持了国自然青年基金和面上项目三项，作为研究骨干参与了科技部青年973。

聂彬彬，中国科学院高能物理研究所，副研究员，硕士生导师，中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心副研究员，中国研究性医院学会放射学专业青年委员会委员，中国医药信息学会医学影像信息学专业委员会委员，国家自然科学基金函审专家，《磁共振成像》审稿专家等。多年来一直从事医学影像数据分析方法的研究及应用工作，作为课题负责人承担了国家自然科学基金三项，中国科学院青年项目一项；作为主要参与人参与了973课题两项。发表论文十余篇。

详情请见www.cibrmed.com

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