北京赛博尔医药科技有限公司将于 2016 年 9 月 24-27 日举办第三届磁共振数据处理提高班。欢迎大家前来报名咨询。培训班坚持小班教学，手把手带教的教学模式，争取使每一位参加培训的学员能够在磁共振高级数据处理方法上取得进步。
一、培训简介
大脑是人体最重要同时也是最复杂的系统之一，脑功能成像已经发展为当今国际热门的科学研究领域。一方面，通过对 fMRI 数据的处理和分析，为临床上理解抑郁症、精神分裂症、阿尔兹海默症、儿童多动症、创伤后应激障碍、成瘾等提供依据和帮助；另一方面，皮质厚度的研究在神经、精神疾病的广泛研究中占有一席之地。有关正常老化、阿尔兹海默病以及其他的痴呆，皮质基底节变性，肌萎缩性侧索硬化，以及精神分裂症的灰质变化的研究也都成为热点。
基于上述事实，在脑功能磁共振数据处理分析培训班的基础之上，我们拟举办磁共振数据处理分析提高班，通过运用较为复杂的技术手段（脑网络分析、形态学分析等）帮助已经有一定数据处理基础的学员在磁共振数据处理领域更进一步。
二、培训对象
本次提高班的培训对象是具有一定 fMRI 数据处理理论和实践基础的临床医生（如放射科、精神科、神经内外科、康复科、儿科等与脑健康相关科室），心理、生物医学、临床类在读研究生及其他相关领域的学者。已经对 fMRI、DTI 等数据处理方法有一定的认识和了解。
注：为了保证教学效果，使学员充分掌握培训班所教授的数据处理技术，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。培训内容主要包括脑网络数据分析、形态学数据分析等，详细内容见课表安排。
三、培训安排
| 时间 | 课程名 | 主要内容 |
| 9月24日 | 基于静息态功能磁共振的功能连接分析（上）： 原理和注意事项 | 1. 历史及基本概念 2. 面向功能连接分析的图像预处理原理和注意事项 3. 面向功能连接分析的时间序列预处理原理和注意事项 4. 局部活动分析、低频振幅分析 5. 相关分析 6. ICA 分析实操 7. Granger 因果分析，全依赖分析 8. 图论分析简介 |
基于静息态功能磁共振的功能连接分析（中）： 基于 Matlab 的编程实现和软件实操（Windows 平台） | 1. fMRI 数据图像预处理实操简要回顾 2. 功能连接分析的时间序列预处理实操和编程入门 3. 种子 ROI 功能连接和有效连接图编程入门 4. ROI 配对功能连接和有效连接分析编程入门 5. 低频振幅分析编程实现 6. 结合 GRETNA 工具的图论分析 | |
基于静息态功能磁共振的功能连接分析（下）： 分析结果可视化和工具应用（Windows 平台） | 1. 激活和脑连接分析结果可视化软件 Brainnet Viewer 介绍和实操 2. 其他可视化工具综合运用 3. 皮层结果展平显示 | |
| 9月25日 | Freesurfer 安装、皮层厚度计算 | 1. freesurfer 介绍和安装 2. linux 常用命令 3. 皮层厚度计算流程 4. 计算结果文件说明 5. 计算结果的检查 |
| Freesurfer 统计分析 | 1. GLM 介绍 2. DODS&DOSS 统计模型介绍 3. 利用 GUI 界面做统计分析（qdec) 4. 利用 command 做统计分析 5. 皮层厚度值提取 | |
| 9月26日 | 格式转换& 批处理& 软件演示 | 1. Surface-to-surface 数据间转换 2. Surface-to-volume 数据间转换 3. Freesurfer 批处理 4. Tksurfer 软件演示 5. Qdec 软件演示 6. freeview 软件演示 |
| Linux 简介和 fMRI 数据准备 | 1. Linux 和 Terminal 命令回顾 2. 用 DCM2NII 转换格式 3. 调整 MRI 数据的存储和显示方向 4. 用 BET 剥掉非脑组织 5. fMRI 数据 Onset 的准备 6. fsl 和 fslview 软件演示 | |
| 9月27日 | FSL数据预处理 FSL个体分析 ICA | 1. 用 FSL 进行数据预处理 2. 用 FSL 进行个体数据分析 3. 查看 FSL 个体数据分析结果 4. 用 Mellodic 去噪和 ICA 分析 |
FSL 数据组分析 FSL 数据批处理 | 1. FSL 进行组分析的基本原理 2. FSL 进行组分析的模型构建 3. 查看 FSL 组分析结果 4. 用 fslmeants 进行 ROI 分析 5. FSL 数据批处理 |
四、报名注册
1. 培训人数：为保证培训质量，此次培训限定人数 20 人左右。
2. 培训地点：重庆市南岸区铜元局街道帝景名苑 D6-2702。
3. 培训费用：学生 2500/人，在职或工作人员 3000/人（含资料费、培训费和午餐费，交通及住宿费自理）
4. 报名方式：请将报名回执发送至报名邮箱
报名邮箱：brshangwu@163.com。
5. 缴费方式：银行转账或者支付宝（户名：杨晓飞，18580429226），不接受现场缴费，谢绝录像。主办方提供会议费发票。
银行信息
户名：北京赛博尔医药科技有限公司
账号：0200048409200117652
开户银行：中国工商银行股份有限公司北京石门支行
汇款备注：第三届磁共振数据处理提高班
五、联系咨询
联系人：彭小姐
电话：023-63084468/15123187262
六、其他事宜
1. 请各位培训学员自带笔记本电脑（i5、windows 64 位系统、8 G 内存以上配置）；学员自己有数据的可以带 3-5 例进行现场处理；并在 9 月 12 日前进行缴费及将回执表发给彭小姐，便于培训安排。
注：如方便，请于会议开始前一天到达会场（9:00 - 21:00）熟悉场地及安装软件、拷贝资料等事宜。
2. 报名回执表信息：单位名称（发票抬头）、姓名、性别、QQ、电话号码、科室/专业、缴费方式。
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！
3. 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。
七、培训人员简介：
1. 龙治良，博士，现就读于电子科技大学。具有应用数学（本科，硕士）和生物医学工程（博士）交叉学科背景。研究方向为基于多模态脑网络水平的脑疾病病理机制研究。在英国牛津大学做访问学者一年。目前参与多项国家自然科学基金项目，发表学术论文 10 余篇，第一作者论文 3 篇，论文被引 318 次（google scholar）。擅长脑形态学分析、功能连接分析和脑网络分析。
2. 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) ummer 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。
3. 温晓通，男，博士，2005 年于北京师范大学信息科学学院或电子与通讯系统硕士学位，2008 年于北京师范大学认知神经科学与学习国家重点实验室获基础心理学博士学位。同年进入佛罗里达大学生物医学工程系从事博士后工作，后任该系研究助理科学家。主要从事注意控制和神经影像信号分析方面的研究。2013 年进入中国人民大学心理学系任副教授。温晓通博士一直致力于研究注意控制和高级认知控制的神经网络交互机制及相应的神经信号分析方法学问题。研究涉及认知、计算机、信息、医等多学科交叉。他的主要研究兴趣是在传统单变量分析（例如激活分析、ERP 分析）的基础上，采用新颖的多变量网络分析方法揭示大脑各部分间的信息交互和协作控制是怎样保证大脑健康、有序、高效的运行的。探索大脑不同脑区之间的交互作用对认识大脑认知功能神经机制、障碍都具有重要的学术价值和现实意义，是当前脑科学研究的热点之一。经过多年积累，温晓通博士在基于 fMRI 的跨脑区信息流研究以及注意控制网络交互机制的研究方面取得了一些优秀的成果，发表在 The Journal of Neuroscience 和 Neuroimage 等优秀期刊。
