更新通知：第三届磁共振DTI（弥散张量成像）数据处理班
思影科技有限公司将于2018年5月25日-- 2018年5月30日(周五-下周二)举办第三届磁共振DTI（弥散张量成像）数据处理班（详见课表安排）。
1、培训简介
作为磁共振成像技术的一项重大突破，弥散张量成像(DTI) 是目前唯一能够对活体人脑内的白质纤维结构进行非侵入性检测的影像技术，成为当前国内外影像学的研究热点。DTI可以实现对大脑解剖连接的重建、可视化显示以及量化分析，为揭示各种神经、精神疾病的发病机理和神经机制提供更加丰富的影像信息；还可以实现与脑功能数据的多模态融合，帮助我们更加深入地了解大脑的结构和功能特点。
我们拟举办弥散张量成像数据处理培训班，旨在帮助刚刚接触磁共振脑成像的临床医生，如放射、精神、神经内外科、康复科、儿科等及心理、生物医学工程等研究生快速了解本领域并初步掌握数据处理及分析的相关方法。
根据学员提议及最新科研进展动态，我们特增加一天的课程，内容如下：
扩散峰度成像（Diffuison Kuitosis Imaging, DKI）及白质纤维自动量化技术。
DKI作为扩散张量成像（Diffusion Tensor Imaging, DTI）的扩展，采用非高斯分布模型估计组织内水分子扩散的概率分布情况。DKI技术不仅能够提供平均扩散系数和各向异性分数等传统DTI相关的指标，同时还能够提供峰度等DKI所特有的指标。因此，DKI可以更为敏感地探测组织微结构变化，提供更为丰富的扩散参数。
白质纤维自动量化技术利用全脑纤维跟踪结果和相关解剖位置信息，自动提取和分割大脑主要的白质纤维束，同时根据物理长度细分纤维束，为每一区段纤维提供FA、MD等纤维属性。该技术可以在很大程度上减少人为手工干预，在更为精细的尺度上对纤维束展开分析，对病变位置进行更为精准的定位。
2、培训对象
本次培训班面向的对象是一些希望利用弥散张量成像（DTI）技术进行科研和临床研究的医生、研究人员等。
培训内容主要包括：弥散磁共振成像基本原理、数据分析基本方法及基于连接模式的脑区细分；白质纤维束概率性跟踪准备工作；白质纤维束概率性跟踪实现与统计；DTI数据实际操作数据处理流程和结果报告；基于DTI数据的脑网络构建和图论分析；扩散峰度成像（Diffuison Kuitosis Imaging, DKI）；白质纤维自动量化技术。
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。
3、DTI培训课程安排
时间 | 课程名 | 主要内容 | |
第一天 何清华 5月25日 | 上午 | DTI数据实际操作数据处理流程和结果报告 | FSL介绍和Linux常用命令介绍 Diffusion Toolkit介绍和使用 如何将ROI配准到B0空间 |
下午 | TrackVis介绍和使用 用TrackVis进行纤维追踪 纤维追踪数据的统计和报告 | ||
第二天 王骄健 5月26日 | 上午 | 弥散磁共振成像的基本原理及其基本分析方法 | 扩散磁共振成像基本原理介绍 DTI数据基本分析方法概述 VBA数据分析方法介绍与实践 |
下午 | TBSS数据分析方法介绍 DTI相关指标的TBSS分析实践 数据预处理的批处理实现 | ||
第三天 龙治良 5月27日 | 上午 | 白质纤维束概率性跟踪准备工作 | 概率性跟踪的基本原理 概率性跟踪的应用 弥散张量成像的数据预处理 |
下午 | 弥散张量成像的配准 ROI的提取 ROI的空间转换 | ||
第四天 龙治良 5月28日 | 上午 | 白质纤维束概率性跟踪实现与统计 | Volume-based ROI的概率纤维束跟踪 Surface-based ROI的概率纤维跟踪 纤维束的量化统计 |
下午 | 概率纤维束跟踪的可视化显示 基于概率纤维束跟踪的分割 基于概率纤维跟踪的网络构建 概率纤维跟踪的批处理 | ||
第五天 舒妮 5月29日 | 上午 | 基于DTI数据的脑网络构建和图论分析 | 基于DTI数据的人脑连接组的方法学和应用研究现状 |
下午 | 基于DTI数据的脑网络构建 基于脑网络的图论分析 GRETNA和DCP软件介绍 | ||
第六天 谢桑马 5月30日 | 上午 |
DKI技术 介绍及数据处理
| DKI技术介绍 DKI数据预处理 DKI相关指标计算 基于DKI指标的应用分析 |
下午 | 纤维自动量化技术介绍及实践操作 | 纤维自动量化技术介绍 AFQ及相关软件介绍 纤维细分自动量化的实践操作 纤维自动量化技术的应用实例 |
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4000/人（含资料费、培训费，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），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、50G剩余存储空间等基本配置）；学员自己有数据的可以带3-5例进行现场处理；并在5月15日前进行缴费及将回执表发给彭小姐，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 | ||||
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 |
第三届磁共振DTI（弥散张量成像）数据处理班
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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：
何清华，男，北京师范大学理学博士，美国南加州大学博士后、访问学者，西南大学心理学部教授、博士生导师，重庆市脑科学协同创新中心西南大学分中心课题组长(PI)，国家自然科学基金通讯评审专家，中国心理学会决策心理学专业委员会委员，中国心理学会青年工作委员会委员，重庆心理学学会第五届国际学术交流工作委员会副主任，西南大学心理学部国际合作与交流中心主任，SSCI收录1区杂志Frontiers inPsychiatry和Frontiers in Psychology副主编，获得2017年获重庆市留学回国人员创业创新支持计划的支持。以第一作者和通讯作者的形式在国内外高水平杂志或SCI/SSCI杂志上发表论文20余篇，包括Brain Structure &Function、The Journal of Neuroscience、NeuroImage、Neuropharmacology、Progress inNeuropsychopharmacology & Biological Psychiatry等。论文的总计被引次数为1000余次，H指数为18，H-10指数为30。担任Biological Psychiatry、NeuroImage、Cortex、Journal ofPersonality Disorders等国际知名杂志审稿人。
王骄健，目前在宾夕法尼亚大学进行博士后研究，电子科技大学生命科学与技术学院讲师。主要研究人、非人类灵长类、以及啮齿类大脑顶叶皮层的功能组织；进化、发育、老化模式以及临床神经精神疾病和相关动物模型的脑机制。目前主持并参与多项国家自然科学基金项目。入选首批电子科技大学高端学术水平提升星火计划。目前在Cell, Journal ofNeuroscience, Cerebral Cortex, Neuroimage, Human Brain Mapping, SocialCognition and Affective Neuroscience等杂志发表文章30多篇。一作及通信作者17篇。目前担任Frontiers inNeuroscience 杂志的guest editor,Frontiers in Neuroinformatics杂志review editor，并担任Cerebral Cortex，Human Brain Mapping,IEEE Transactions on Medical Imaging (TMI)等10多个杂志审稿人。
谢桑马，博士，2017年1月毕业于中国科学院自动化研究所。主要研究方向为扩散磁共振成像的计算理论和方法、脑影像数据分析软件开发以及扩散磁共振成像在精神疾病中的应用。扩散磁共振成像分析软件DiffusionKit的主要开发者，获得软件著作权一项。熟练掌握扩散磁共振成像领域的主流方法，精通相关软件的操作使用。目前，已在PLOS ONE、Journal ofNeuroscience Methods、Translational Psychiatry等国际杂志以第一作者发表SCI论文3篇，参与多项国家自然基金项目，同时担任国际期刊IEEE Transactions onMedical Imaging等杂志审稿人。
龙治良，博士，西南大学，讲师。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5篇，包括Movement Disorders，Scientific Report。论文被引537次（google scholar）。擅长脑形态学分析、功能连接分析和脑网络分析。
舒妮，女，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22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,Radiology, Human Brain Mapping等。发表论文的SCI总引用达到869次，第一或通讯作者论文的SCI引用516次，他人引用410次（其中包括Nature Review Neuroscience, Lancet Neurology, AnnualReview of Clinical Psychology, Neuron等国际顶级期刊），主持了国自然青年基金和面上项目三项，作为研究骨干参与了科技部青年973。
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