醫學影像

第五屆磁共振數據處理提高班

作者:組委會 來源:醫學論壇網 日期:2017-09-08
導讀

         大腦是人體最重要同時也是最複雜的係統之一,腦成像已成為當今國際熱門的科學研究領域。多模態(結構、彌散、靜息態/任務態功能)磁共振成像技術被廣泛用於研究各種認知過程以及各類神經精神疾病(例如:抑鬱症、精神分裂症、阿爾茨海默症等)的腦機製。

        會議介紹

        第五屆磁共振數據處理提高班

        北京賽博爾醫藥科技有限公司將於2017年9月9日-- 2017年9月13日(周六-下周三)舉辦第五屆磁共振數據處理提高班(詳見課表安排),歡迎大家前來報名谘詢。

        培訓班依然堅持小班教學,手把手帶教的教學模式,爭取使每一位參加培訓的學員能夠在磁共振高級數據處理方法上取得進步。

        1、培訓簡介

        大腦是人體最重要同時也是最複雜的係統之一,腦成像已成為當今國際熱門的科學研究領域。多模態(結構、彌散、靜息態/任務態功能)磁共振成像技術被廣泛用於研究各種認知過程以及各類神經精神疾病(例如:抑鬱症、精神分裂症、阿爾茨海默症等)的腦機製。

        當前,很多實驗室以及國際公開數據平台都發布了大量的多模態影像數據集。使用FSL進行功能磁共振數據處理具有簡單方便、易於批處理、容易多模態融合的特點。使用彌散磁共振成像數據,可以獲得反映大腦白質變化的指標;並且可以構建腦解剖網絡,使用圖論方法對解剖網絡進行研究,可以從係統的角度探究腦疾病對大腦白質連接的影響。此外,就分析方法而言,當前機器學習方法已廣泛應用於影像數據分析,該方法可以結合影像數據構建預測模型,用於預測某一個被試是否是患者,或者縱向預測某個患者服藥後未來的改善;而且,相比於傳統的單變量分析方法,該方法是一種多元模式分析方法,對提取組間差異可能有更高的敏感性。

        值得注意的是,該類研究屬於典型的多學科高度交叉的新興學科,需要研究者具備多個學科的基礎背景知識,其具體實現則涉及諸多計算步驟,過程相對繁瑣,為部分研究者開展相關工作造成了一定困擾。基於此,我們擬舉辦磁共振數據處理提高班,教授學員們這些先進的技術手段(腦網絡分析、多元模式分析等)的理論和應用前沿,以及使用流程化軟件(如:FSL、PANDA、PRoNTo)實現以上分析。

        2、培訓對象

        本次提高班的培訓對象是具有一定多模態磁共振成像數據處理理論和實踐基礎的臨床醫生(如放射科、精神科、神經內外科、康複科、兒科等與腦健康相關科室),心理、生物醫學、臨床類在讀研究生及其他相關領域的學者。並假定培訓對象已經對fMRI、DTI等數據處理方法有一定的認識和了解。

        同時,為了保證教學效果,使學員充分掌握培訓班所教授的數據處理技術,培訓班實行小範圍的理論與實踐相結合,授課、操作、指導及問題解決一體化。培訓內容主要包括腦任務態磁共振成像數據分析、彌散磁共振數據處理及相關軟件PANDA(http://www.nitrc.org/projects/panda)、腦網絡分析及相關軟件Gretna(http://www.nitrc.org/projects/gretna)、BrainNet Viewer(http://www.nitrc.org/projects/bnv)、多元模式分析及相關軟件PRoNTo(http://www.mlnl.cs.ucl.ac.uk/pronto/prtsoftware.html)等,詳細內容見課表安排。

        3、培訓課程安排

時間

課程名

主要內容

第一天

周六

9月9日

何清華

 

上午

Linux簡介和fMRI數據準備

1、Linux和Terminal命令回顧

2、用DCM2NII轉換格式

3、調整MRI數據的存儲和顯示方向

4、用BET剝掉非腦組織

5、fsl和fslview軟件演示

下午

FSL數據預處理FSL個體分析

 

1、fMRI實驗設計回顧

2、fMRI數據Onset的準備

3、用FSL進行數據預處理

3、用FSL進行個體數據分析

第二天

周日

9月10日

何清華

上午

FSL數據分析結果查看與ICA數據分析

1、查看FSL個體數據分析結果

2、Melodic功能介紹

3、用Melodic去噪

4、用Melodic進行ICA分析

下午

FSL數據組分析

FSL數據批處理

1、FSL進行組分析的基本原理

2、FSL進行組分析的模型構建

3、查看FSL組分析結果

4、用fslmeants進行ROI分析

5、FSL數據批處理

第三天

周一

9月11日

崔再續

上午

彌散磁共振成像(diffusion MRI,dMRI)的原理、數據分析流程及應用研究

1、dMRI原理簡介

2、dMRI數據處理流程:彌散指標計算

1)體素水平分析

2)圖譜水平分析

3)TBSS水平分析

4)相關應用研究

3、dMRI數據處理流程:腦解剖網絡構建

下午

彌散磁共振成像分析軟件包PANDA詳解及上機操作

使用PANDA完成上述處理:

1、體素水平分析

2、圖譜水平分析

3、TBSS水平分析

4、腦解剖網絡構建

第四天

周二

9月12日

崔再續

上午

基於機器學習的多元模式分析與個體化預測計算方法與應用

1、機器學習方法相比傳統方法的優勢

1)多元模式分析

2)個體化預測

2、機器學習方法的研究框架

機器學習方法在腦影像中的應用研究介紹

下午

影像數據的機器學習分析軟件包PRoNTo詳解及上機操作

使用PRoNTo軟件分析腦影像數據

1、使用模式分類方法分類兩組人,探究兩組在全腦模式上的差異

2、使用模式回歸方法結合影像數據預測連續變量(例如:行為得分),探究大腦的空間模式與行為的相關

第五天

周三

9月13日

王金輝

上午

腦網絡基本概念

1. 圖論度量

2. 腦網絡構建

下午

腦網絡分析軟件包Gretna詳解及上機操作

1、使用Gretna軟件計算常用腦網絡圖論度量

2、使用Gretna軟件進行網絡度量的統計分析

3、使用Gretna軟件作圖

        4、培訓人數

        為保證培訓質量,此次培訓限定人數20人左右,報名敬請從速。

        5、培訓地點

        重慶市渝中區青年路38號重慶國貿中心2004#,具體見會議指南。

        6、培訓費用

        所有參會人員3000/人(含資料費、培訓費和午餐費,交通及住宿費自理)。

        7、報名方式

        請將報名回執發送至:brshangwu@163.com。

        8、繳費方式

        銀行轉賬或者支付寶(18580429226,戶名:楊曉飛),不接受現場繳費,不允許錄像,主辦方提供發票。

        9、聯係方式

        聯係人:彭庭燁。電話:023-63084468/15123187262。

        10、備注

        請各位培訓學員自帶筆記本電腦(windows 64位係統、i5、4G內存、50G剩餘硬盤空間等基本配置);學員自己有數據的可以帶3-5例進行現場處理;並在8月25日前進行繳費及將回執表發給彭小姐,便於培訓安排。

        報名回執表

單位名稱、稅號

(發票抬頭)

 

姓名

 

性別

 

QQ

 

電話號碼

 

科室/專業

 

繳費方式

□轉帳□支付寶(請選擇在□打√)

銀行信息

戶名:北京賽博爾醫藥科技有限公司

賬號:0200048409200117652

開戶銀行:中國工商銀行股份有限公司北京大郊亭支行

彙款備注

第五屆磁共振數據處理提高班

 

        注:請完整填寫回執表後回傳給我們,以便給你發送確認函,謝謝支持!

        11、在線支持服務

        參加培訓學員將得到在線技術支持服務,伴隨參加培訓班的學員共同成長。

        12、培訓人員簡介:

        何清華,男,博士,西南大學心理學部教授,碩士生導師,中國心理學會決策心理學專業委員會委員,美國南加州大學腦與創造力研究所博士後、訪問學者,SSCI收錄雜誌Frontiers in Psychology(IF=2.32)和Frontiers in Psychiatry(IF=3.53)副主編。其研究主要采用基因技術、腦成像技術和腦刺激來考察人類決策功能的神經機製,並試圖揭示成癮伴隨決策障礙的發病機製。以第一作者和合作者的形式在國內外高水平雜誌上發表論文70餘篇,總計被引次數800餘次,H指數為15,H-10指數為26。其中,發表在神經科學領域頂級雜誌The Journal of Neuroscience的第一作者論文受到多家國外權威科學新聞媒體的爭相報道,包括BBC News、Scientific Daily等。多次受邀在UCLA、香港教育學院、中科院心理所、四川大學、北京中醫藥大學等地做報告。目前主持國家自然科學基金青年項目1項,並作為第一參與者參與國家自然科學基金麵上項目2項,同時主持其他省部級研究課題多項。目前擔任Biological Psychiatry、NeuroImage、Human Brain Mapping、Cortex、Neuropharmacology、Journal of Phonetics、Journal of Personality Disorders、Drug and Alcohol Dependence、《心理科學》等國內外著名雜誌的審稿人。

        崔再續,北京師範大學認知神經科學與學習國家重點實驗室博士。曾獲碩士、博士國家獎學金,北京市優秀博士畢業生。博士期間研究方向為機器學習在多模態腦影像領域的應用:1)多元模式分析;2)個體化預測。以第一作者在Cereb Cortex, Hum Brain Mapp,J Alzheimers Dis,Front Hum Neurosci等國際期刊發表SCI論文多篇。開發的擴散磁共振並行數據處理分析軟件PANDA,下載量達到15000餘次,已被發表在國際期刊Brain,Cereb Cortex,Radiology等的多篇文章引用。將前往賓夕法尼亞大學醫學院從事博士後研究,方向為腦網絡與腦發育。

        王金輝,博士,杭州師範大學認知與腦疾病研究中心研究員、碩士生導師。主要研究方向為基於多模態神經影像技術的複雜腦網絡方法學和臨床應用研究(重點關注阿爾茨海默病和抑鬱症)。圍繞人腦連接組學重大科學前沿課題,在活體人腦網絡的模型構建、方法學評價和疾病模型驗證等方麵開展了一係列工作,引起國內外同行的廣泛關注。近年來,在本領域國際主流學術期刊Biological Psychiatry、Radiology、Human Brain Mapping等發表論文40餘篇,包括4篇期刊封麵論文,6篇ESI Top 1%高被引論文。相關研究成果被Nature係列、Science、Neuron、PNAS 等國際頂尖期刊多次正麵引用,引用次數達4000餘次,H指數25(google scholar),並被北美放射學會(RSNA)News、科技日報等報道。關於輕度認知障礙患者的腦功能網絡研究入選2013年度 Biological Psychiatry最傑出論文。榮獲2014年度國際生物精神病學協會Ziskind-Somerfeld研究獎(該獎項自2003年設立以來首次由中國人獲得)。作為核心成員開發的“腦網絡分析工具包GRETNA”(軟件著作權登記號:2013SR046223)被Matlab團隊遴選為12個高質量的神經科學工具包之一,並在2015年度神經科學學會上加以展示。擔任Frontiers in Neuroscience客座副主編,Medical Imaging & Interventional Radiology編委。主持國家自然科學基金資助項目2項,主持浙江省自然科學基金重點項目1項。現為浙江省預防醫學會精神衛生專業委員會委員、國家自然科學基金(青年和麵上)和比利時FWO基金評審人。擔任Cerebral Cortex、Scientific Reports等20餘個國際期刊的審稿人。

        詳情請見:www.cibrmed.com

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