第八届弥散磁共振数据处理专题培训班

发布时间:2019-12-27 14:40:06 来源: 北京赛博尔医药科技有限公司



 北京赛博尔医药科技有限公司(www.cibrmed.com)将于2020年 2月21日 至 2020年2月25日(周五至周二)举办第八届弥散磁共振数据处理专题培训班(课程内容详见课表安排),欢迎大家前来咨询及报名参加。

1.培训简介


      作为近年来磁共振成像技术的一项重大突破,弥散张量成像(DTI)是目前唯一能够对活体人脑内的白质纤维结构进行非侵入性检测的影像技术,成为当前国内外影像学的研究热点。DTI可以实现对大脑解剖连接的重建、可视化显示以及量化分析,为揭示各种神经、精神疾病的发病机理和神经机制提供更加丰富影像信息;还可以实现与脑功能数据的多模态融合,帮助我们更加深入地了解大脑的结构和功能特点。此外,多b值弥散磁共振成像技术也已经获得了巨大发展,多b值弥散成像不仅可以反映纤维束信息,同时可以反映灰质信息;我们拟举办弥散张量成像数据处理培训班,旨在帮助刚刚接触磁共振脑成像的临床医生,如放射、精神、神经内外科、康复科、儿科等及心理、生物医学工程等研究生快速了解本领域及初步掌握数据处理及分析的相关方法。

2.培训对象

      本次培训班面向的对象是一些希望利用弥散张量成像(DTI)技术进行科研和临床研究的医生、研究人员等,为了使数据处理不再成为脑科学研究的拦路虎,培训班实行小范围的理论与实践相结合,授课、操作、指导及问题解决一体化,最终达到独立操作

3.培训课程安排

时间

课程名

主要内容

第一天

2月21日

(周五)

舒老师

上午

DTI的基本原理及其数据处理方法介绍、批处理,质量控制

  • 扩散磁共振成像基本原理介绍

  • DTI数据分析方法概述

  • DTI数据处理流程的Linux命令

下午

  • 基于FSL的DTI数据预处理及批处理实现

  • DTI数据质量控制方法介绍

第二天

2月22日

(周六)

黄博士

上午

基于DTI的确定性纤维跟踪数据处理流程和TBSS分析

  • 基于Diffusion Toolkit纤维追踪方法介绍

  • 基于TrackVis进行纤维束可视化

  • 基于FSL获取个体分区与线性配准

下午

  • TBSS数据分析方法介绍

  • DTI扩散指标的TBSS分析实践

  • TBSS的统计分析和结果显示

第三天

2月23日

(周日)

齐博士

上午

白质纤维束概率性跟踪数据处理流程和结果报告

  • 概率性跟踪的基本原理和应用

  • 概率性纤维束跟踪的模型构建

下午

  • 概率性纤维束跟踪的实现

  • 概率性纤维束跟踪的结果显示

  • 纤维束的量化统计

第四天

2月24日

(周一)

舒老师 

上午

基于DTI数据的脑网络构建和图论分析、可视化

  • 基于DTI数据的人脑连接组学研究现状

  • 脑网络的图论分析介绍

下午

  • 基于DCP软件的DTI脑网络构建

  • 基于Gretna计算脑网络属性

  • 基于Gretna对图论指标进行统计分析

  • 基于BrainNet Viewer的结果可视化

第五天

2月25日

(周二)

齐博士

上午

DKI数据处理介绍

  • DKI成像原理简介与指标含义

  • DKE 软件实操

  • 指标解算与脑区数值提取

下午

课程内容回顾
  • DTI数据预处理回顾

  • TBSS分析方法回顾

  • 纤维跟踪方法回顾

  • DTI脑网络构建与图论分析回顾

4.培训人数及地点
       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!

北京市海淀区北三环恒润国际大厦1910室,地铁4号线人民大学站C口往东150米,具体见会议指南。

5.培训费用及报名缴费方式

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)。

请将报名回执发送至:Cibr_medical@163.com

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

联系人:杨老师13381109780

6.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 26日前进行缴费及将回执表发至Cibr_medical@163.com,便于培训安排。

7.在线支持服务

参加培训学员将得到授课老师及公司技术人员的长期在线技术支持服务,伴随参加培训班的学员共同成长。

8.培训人员简介:

舒老师,北京师范大学大学认知神经科学与学习国家重点实验室副教授,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24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Radiology, Journal of Neuroscience,Cerebral Cortex, Human Brain Mapping等。发表论文的SCI总引用达到1000余次,他人引用800余次(其中包括Nature Review Neuroscience, Lancet Neurology, Annual Review ofClinical 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。

黄博士北京师范大学。具有应用数学(本科),计算机应用技术(硕士)和认知神经科学(博士)交叉学科背景。研究方向为基于多模态神经影像和机器学习的建模与预测。擅长脑结构形态学分析,DTI数据分析,静息态fMRI数据分析以及机器学习在神经影像中的应用。

齐博士北京师范大学,具有电子信息工程(本科),计算机应用技术(硕士)和神经影像计算(博士)交叉学科背景。研究方向为多模态神经影像计算和人脑连接组学。擅长多模态影像数据分析。

公告文件下载链接

链接: https://pan.baidu.com/s/1-wjHrETAdSb-MwD-JGVT_A

提取码: g5bm 

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