第五届多模态脑网络计算专题培训班

发布时间:2019-12-27 14:59:42 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将于2020年3月4日-- 2020年3月8日(周三-周日)举办第五届多模态脑网络计算专题培训班(课程内容详见课表安排)。名额有限,欢迎大家前来咨询及报名参加!

1.培训简介

    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,活体人脑宏观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。

目前的人脑网络研究主要分为两大类,一类是脑功能网络,基于fMRI或者EEG技术,通过考察不同脑区之间神经活动信号的同步性来构建全脑水平的脑功能网络;为此我们可通过国际知名软件GRETNA来进行基于fMRI数据的人脑功能网络构建和分析;另一类是脑结构网络,基于DTI或者sMRI技术,通过重建出不同脑区之间的白质纤维连接,或者考察不同脑区间皮层形态学结构的相关性,来构建全脑水平的脑结构网络,这两类脑结构网络可通过DCP软件或者GAT软件来实现网络构建和分析。脑网络的研究方法为神经科学和临床医学的研究提供了新颖,前沿的视角,也是目前广受国际知名期刊所欢迎的主流分析方法。

    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,希望通过学习脑网络数据处理方法,从而提高自己数据处理能力的学生或医生。

培训内容主要包括:

功能磁共振成像基础,弥散张量成像基础,脑网络构建基础,脑结构、功能网络构建与分析,GRETNA软件讲解和上机操作,DCP软件讲解及上机操作,GAT软件讲解和上机操作,GIFT软件讲解和上机操作, 图论指标介绍和统计分析,BrainNetViewer脑网络结果可视化等。

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

时间

课程名

主要内容

第一天

3月4日

黄老师

上午

基于静息态fMRI的脑功能网络构建和脑网络属性计算

• 基于GRETNA的静息态fMRI数据预处理

• 基于GRETNA的静态脑功能网络构建

• 基于GRETNA的动态脑功能网络构建

下午

• 基于图论的脑网络属性介绍

• 基于GRETNA的脑网络属性计算

第二天

3月5日

黄老师

上午

基于静息态fMRI的ICA脑网络构建

• ICA分析应用介绍

• 基于GIFT软件的ICA网络提取

• 基于ICA方法脑网络矩阵构建

下午

基于 GRETNA 的统计分析与可视化

• 基于GRETNA的脑网络属性统计分析

• 基于GRETNA的脑网络属性可视化

第三天

3月6日

舒老师

上午

基于DTI的脑白质结构网络构建与分析

• 基于DTI数据的脑白质网络方法介绍

• 基于DTI数据的脑白质网络应用介绍

下午

• 基于DCP软件的脑白质结构网络的构建

• DCP软件实操与答疑

第四天

3月7日
齐老师

上午

基于sMRI的形态学结构网络构建和分析

• 基于GAT软件的曲面形态指标共变网络分析原理讲解

下午

• 基于GAT软件的曲面形态指标共变网络分析软件实操

第五天

3月8日

齐老师

上午

脑网络结果可视化

• 数据保存格式与模板应用

• 基于BrainNetViewer绘制脑区节点连接

• 结果可视化与作图美化

下午

课程内容回顾

• fMRI功能脑网络回顾

• DTI白质脑网络方法回顾

• 结构共变脑网络方法回顾

• 图论分析和脑网络可视化方法回顾

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    姜老师 15904965265


6.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。

7.培训人员简介:


舒老师博士,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四项,作为研究骨干参与了国自然重点项目、科技部青年973和国家重点研发计划。

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。

公告及报名回执单下载链接:

链接: https://pan.baidu.com/s/1MXfVUwVRll096tmNW3Pe8A     提取码: 2dgb 

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