思影科技将于2018年5月18日--
2018年5月23日(周五-下周三)举办第四届磁共振脑网络数据处理班（详见课表安排）。

1、培训简介

大脑任何区域都不是孤立的，它们之间总产生信息交互。脑网络是描述这种信息交互的主要模型。人脑以网络形式存在和工作，研究脑网络，重点在于描绘大脑网络连接模式，运用多模态数据（结构、功能等）揭示其内在规律，为认知、发育和脑疾病的研究提供新见解。

脑网络的连接模式主要从多模态磁共振脑影像数据中获取，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很高的学习成本。

针对这种情况，思影科技的脑网络数据处理课程将从脑功能网络构建分析开始，紧接着着手培训结构网络构建分析，功能和结构并驾齐驱，并辅以脑影像机器学习相关内容。课程囊括了当前主流的脑网络分析方法。在功能上采用神经影像脑连接组分析软件—GRETNA进行手把手教学，在结构网络上采用DTI追踪构建脑网络并加以分析，并引入当前最前沿的基于形态指标共变的脑结构网络分析与格兰杰（GCA）因果分析。希望能够给参与者在磁共振脑网络数据处理上带来帮助与进步。

2、培训对象

参加脑网络数据处理班的学员需要具有一定的功能磁共振或结构影像的基础，希望本次脑网络数据处理班的举办，可以进一步提高参与者的磁共振神经影像数据处理能力。

思影科技一直坚持小班教学的方式，并配备教辅人员，后续提供在线支持，及时解决学员数据处理中存在的问题。

培训内容主要包括：功能磁共振数据基础、功能连接度分析及弥散张量成像基础，网络构建基础及结构、功能网络构建与分析，脑网络构建和分析，GRETNA讲解和上机操作，格兰杰因果（GCA）分析，PANDA讲解及上机操作，基于SurfStat的脑网络统计分析，灰质体积共变网络分析操作，曲面形态指标共变网络分析操作，脑影像机器学习介绍与PRoNTo实战等。

注：如方便，请于会议开始前一天到达会场（9:00 - 20:00）或第一天早晨8点30分到达会场，熟悉场地及安装软件、拷贝资料等事宜。

3、课程安排





 
 时间
 
 
 课程名
 
 
 主要内容
 


 
 第一天
 5月18日
 仲苏玉
 
 
 上午
 
 
 基于多模态磁共振影像的人脑连接组学
 
 
 l 
 人脑连接组学简介；
 l 
 结构网络、功能网络构建简介
 l 
 网络拓扑属性简介
 


 
 下午
 
 
 脑白质网络构建和分析
 
 
 l 
 弥散磁共振数据的预处理
 l 
 基于弥散张量成像的脑白质网络方法学及其应用
 l 
 PANDA介绍
 


 
 第二天
 5月19日
 仲苏玉
 
 
 
  
 上午
 
 
 
 脑白质网络构建和分析
 
 
 
 l 
 PANDA：
 l 
 PANDA上机操作
 l 
 PANDA 子模块介绍
 
 


 
 
  
 下午
 
 
 
 脑白质网络拓扑分析及统计分析
 
 
 
 l 
 脑白质网络拓扑分析流程介绍
 l 
 脑白质网络拓扑分析上机操作
 l 
 基于SurfStat的脑网络拓扑属性的统计分析
 
 


 
 第三天
 5月20日
 王金辉
 
 
 上午
 
 
 脑网络构建和分析
 
 
 l  GRETNA：
 l  静息态fMRI数据处理
 l  静态网络构建
 l 
 动态网络构建
 


 
 下午
 
 
 GRETNA讲解和上机操作（一）
 
 
 l  GRETNA：
 l  网络属性介绍
 l 
 网络拓扑分析
 


 
 第三天
 5月20日
  
 
 
 晚上
 18:00-
 21:00
 
 
 脑影像机器学习与实战
 
 
 l 
 机器学习简介
 l 
 分类、回归、交叉验证等
 l 
 MVPA、SVM简介
 l 
 PRoNTo影像模式识别工具包实战
 


 
 第四天
 5月21日
 王金辉
 
 
 上午
 
 
 GRETNA讲解和上机操作（二）
 
 
 l  GRETNA：
 l  参数统计
 l  置换检验
 l 
 NBS
 


 
 下午
 
 
 GRETNA讲解和上机操作（三）
 
 
 l  GRETNA：
 l  作图
 l  BrainNet
 Viewer
 l 
 作图
 


 
 第五天
 5月22日
 吴国榕
 
 
 上午
 
 
 动态有向脑网络构建和分析
 
 
 l 
 有向连接分析简介(DCM, GCA等)
 l 
 双变量／部分条件／多变量Granger
 Causality分析
 


 
 下午
 
 
 DynamicBC和NICE的讲解和上机操作
 
 
 l 
 基于NICE的血液动力学去卷积和GCA分析操作
 l 
 DynamicBC构建时变有向网络
 


 
 第六天
 5月23日
 张远超
 
 
 上午
 
 
 基于GAT软件的共变网络分析（一）
 
 
 l 
 基于GAT软件的灰质体积共变网络分析操作
 


 
 下午
 
 
 基于GAT软件的共变网络分析（二）
 
 
 l 
 基于GAT软件的曲面形态指标共变网络分析操作
 





 




 

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

重庆市渝中区青年路38号重庆国贸中心2004#，具体见会议指南。

6、培训费用

所有参会人员3500/人（含资料费、培训费，交通及食宿费自理）。

7、报名方式

请将报名回执发送至：syfmri@163.com，我们会第一时间联系您。

8、缴费方式

银行转账或者支付宝（18580429226，户名：杨晓飞），谢绝录像，主办方提供发票。

9、联系方式

联系人：彭庭烨。电话：023-63084468/15123187262。

10、备注

请各位培训学员自带笔记本电脑（Windows 64位系统、i5、4G内存以上、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；报名请先将回执表发给彭小姐并在5月10日前进行缴费，便于培训安排。

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

报名回执表





 
 单位名称、税号
 （发票抬头）
 
 
  
 


 
 姓名
 
 
  
 
 
 性别
 
 
  
 
 
 QQ
 
 
  
 


 
 电话号码
 
 
  
 
 
 科室/专业
 
 
  
 


 
 缴费方式
 
 
 □转帐  □支付宝 （请选择在□打√）
 


 
 银行信息
 
 
 户名：重庆思影科技有限公司
 账号：123909127710102
 开户银行：招商银行重庆分行渝中支行
 
 


 
 汇款备注
 
 
 第四届磁共振脑网络数据处理班
 





注：请完整填写回执表后回传给我们，以便给你发送确认函，谢谢支持！

11、在线支持服务

思影科技将为参加培训的学员提供免费的在线支持与合作，确保学员能够熟练掌握脑影像数据处理方法。

12、培训人员简介：

王金辉，博士，杭州师范大学认知与脑疾病研究中心研究员。主要研究方向为基于多模态神经影像技术的复杂脑网络方法学和临床应用研究。近年来，在本领域国际主流学术期刊Biological Psychiatry、Radiology、Human Brain Mapping等发表SCI论文50余篇，其中多篇论文被遴选为期刊封面论文。相关研究成果被Nature系列、Science、Neuron、PNAS等国际顶尖期刊多次正面引用，引用次数达5000余次，H指数28（google scholar）。7篇研究论文入选ESI Top 1%高被引论文。荣获2014年度美国生物精神病学协会Ziskind-Somerfeld研究奖。作为核心成员开发了“脑网络分析工具包GRETNA”，该工具包被Matlab团队遴选为12个高质量的神经科学工具包之一。主持参与多项国家、省部级项目。担任Frontiers
in Human Neuroscience副主编、Open Neurology Journal编委。担任Cerebral Cortex等20余个国际期刊的审稿人。

吴国榕，博士，西南大学心理学部副研究员。主要研究方向是基于神经影像数据的动态脑功能活动和脑连接分析算法开发。相关文章发表在Medical
Image Analysis，Brain Stimulation等学术期刊上。开发了Brain GPS，NICE和DynamiBC
等数据分析软件。目前，主持一项国自然青年项目，参与多项国自然面上和重点项目。

仲苏玉，博士，北京师范大学认知神经科学与学习国家重点实验室博士后。2016年6月于北京师范大学认知神经科学与学习国家重点实验室获得博士学位。目前主持国家自然科学基金青年项目1项，博士后面上项目1项，并作为主要参与人参与多项国家自然科学基金项目。目前主要从事基于弥散磁共振成像的人脑白质连接组学的方法学及其应用研究。目前已在相关领域国际权威期刊共发表SCI论文13篇，其中包括以第一作者身份在Cerebral Cortex, Human Brain Mapping等期刊发表论文5篇，以共同作者的身份在the Journal of neuroscience等主流SCI期刊发表论文8篇。参与开发了“弥散磁共振人脑图像的并行处理平台”（软件著作权登记号：2011SR091748；参与者），该软件的相关论文目前已被引用100余次。 PANDA软件工具包已在国际神经影像工具共享平台上被下载16000余次，被国内外同行广泛使用，得到了非常好的反馈和评价。

张远超，博士，电子科技大学生命科学与技术学院副教授，硕士研究生导师。加拿大麦吉尔大学MNI访问学者。主要研究方向为基于结构磁共振的大脑形态学及网络分析、多模态磁共振数据融合及其应用。主持一项国家自然科学基金项目，以第一作者、共同第一作者及通讯作者发表学术论文10多篇。