第一届磁共振脑网络数据处理班

作者:   2017-11-07
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  • 会议时间: 2017-12-21至 2017-12-25
  • 会议地点: 重庆
  • 电话:023-63084468
  • 传真:暂无
  • 联系人:杨晓飞
  • Email: syfmri@163.com
  • 联系地址:重庆市渝中区青年路38号重庆国贸中心2004#
  • 会议网址:www.syfrmi.com

思影科技将于 2017 年 12 月 21 日-- 2017 年 12 月 25 日 (周四-下周一) 举办第一届磁共振脑网络数据处理班(详见课表安排)。

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,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永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。为此我们特增加 DTI(白质纤维束) 追踪脑网络与基于形态指标共变的脑结构网络分析,可帮助我们理解脑功能的结构基础,为脑疾病的临床诊断提供稳定的结构标记物。思影将对参加培训的学员提供后续支持,希望此次脑网络培训班能够帮助到期待得到提升的朋友。

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,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等。

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

3、培训课程安排
第一天
周四
12 月 21 日
刘继欣
上午
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
1、fmri 数据集数据结构及物理意义
2、功能连接度物理意义简介
3、种子点相关方法简介及应用
4、节点「关系」的定义(结构、功能)
下午
网络构建基础及结构、功能网络构建与分析
1、网络节点的定义 (图谱简介、图像分割节点定义)
2、网络连边的定义及意义(功能、结构)
3、网络分析基础

第二天
周五
12 月 22 日
王金辉
上午
脑网络构建和分析
GRETNA:
静息态 fMRI 数据处理
静态网络构建
动态网络构建
下午
GRETNA 讲解和上机操作(一)
网络属性介绍
网络拓扑分析 


第三天
周六
12 月 23 日
王金辉
上午
GRETNA 讲解和上机操作(二)
GRETNA:
参数统计
置换检验
下午
GRETNA 讲解和上机操作(三)
GRETNA:
作图
rainNet
Viewer
作图

第四天
周日
12 月 24 日
仲苏玉
上午
ANDA 讲解及上机操作
1 PANDA 的预处理流程
2 PANDA 的网络构建流程(节点的定义、边的定义)
3 具体上机操作
下午
基于 SurfStat 的脑网络统计分析
1 基于 SurfStat 的脑网络拓扑属性组间比较、相关分析及交互效应的统计分析;
2 基于 SurfStat 的重复测量分析
3 基于 SurfStat 的作图

第五天
周一
12 月 25 日
张远超
上午
基于 GAT 软件的共变网络分析(一)
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)
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 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:syfmri@163.com。

8、缴费方式

银行转账或者支付宝(18580429226,户名:杨晓飞),不接受现场缴费,不允许录像,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、4 G 内存、50 G 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 12 月 02 日前进行缴费及,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
第一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
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:
刘继欣,西安电子科技大学生命科学技术学院副教授。近年来主要采用多模态磁共振成像技术考察慢性疼痛的心理、生理学机制,当前工作集中于基于大脑白质纤维束图谱的弥散参数统计模型构建及统计分析。目前,主持国家自然科学基金 2 项,参与国家自然科学基金重点项目 1 项,并且在 Human
rain Mapping (5 篇) 等国际杂志上发表第一和通讯作者论文 26 篇。

仲苏玉,女,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(http://www.nitrc.org/projects/panda)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。

王金辉,博士,杭州师范大学认知与脑疾病研究中心研究员、硕士生导师。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(重点关注阿尔茨海默病和抑郁症)。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 40 余篇,其中 4 篇期刊封面论文,6 篇 ESI Top 1% 高被引论文。相关研究成果引用次数达 4000 余次,H 指数 26(google scholar)。关于轻度认知障碍患者的脑功能网络研究入选 2013 年度 Biological Psychiatry 最杰出论文,荣获 2014 年度国际生物精神病学协会 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,在 2015 年度神经科学学会上加以展示。主持国家自然科学基金面上和青年项目各 1 项,主持浙江省自然科学基金重点项目 1 项。担任 Frontiers in Human Neuroscience 副主编、Frontiers in Neuroscience 客座副主编、The Open Neurology Journal、Medical Imaging & Interventional Radiology 编委、国家自然科学基金和比利时 FWO 基金评审人。担任 Cerebral Cortex 等 20 余个国际期刊的审稿人。

张远超,男,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。

编辑: 姚俊华   

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