第二届磁共振影像组学班(南京,2.24-28)
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1、培训简介
影像组学的概念自荷兰学者在2012年提出后,近年来得到了巨大的发展,其强调的深层次含义是指从影像(CT、MRI、PET等)中高通量地提取大量影像信息,从ROI(感兴趣区)勾画到特征提取与模型建立,凭借对影像数据信息进行更深层次的挖掘和分析达到对疾病进行鉴别诊断与疗效预测的目的,影像组学技术在临床科研中有着广阔的应用前景。
本次培训希望通过帮助临床医生理解影像组学的流程及具体分析方法,包括:病灶ROI勾画、特征提取和筛选、模型构建和临床数据解析。并以脑肿瘤磁共振影像数据为示例,进行指导和带教,确保参加的学员扎实掌握影像组学分析方法,从而提高专业人员开展神经影像相关研究工作的水平。
此次课程为磁共振影像组学课程,如对其他磁共振脑影像数据处理如脑功能,脑网络,机器学习或其他模态脑影像数据处理感兴趣,如您对静息态,脑网络,机器学习或其他模态脑影像数据处理感兴趣,欢迎浏览思影科技课程及服务(直接点击即可浏览),感谢转发支持(可添加微信号siyingyxf或18983979082咨询,另思影提供免费文献下载服务,如需要也可添加此微信号入群):
北京:
数据处理业务介绍:
2、培训对象与内容
此次培训的对象是希望利用影像组学进行临床科研的医生、高校教师与在校学生等,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。参加本次课程的学员可免费重修一次。
内容主要包括:Python语言基础;ROI勾画软件的使用;影像组学原理及特征提取;特征筛选方法;影像组学模型:K近邻与线性回归;影像组学模型性能评估与可视化;其他常见模型:支持向量机与随机森林等。
注:如方便,请于会议开始前一天到达会场(10:00 - 20:00)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 2.24 裘吉成 | 上午 | Python语言入门1 |
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下午 | Python语言入门2 |
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晚上 | ROI勾画软件应用及图像预处理 |
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第二天 2.25 杨凤 | 上午 | 影像组学原理 |
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下午 | ROI特征提取 |
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晚上 | 特征选择 |
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上午 | 影像组学分析方法论 影像组学模型:支持向量机 |
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下午 | SVM实操 |
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晚上 | 结果汇报&可视化 |
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上午 | 影像组学模型:随机森林 |
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下午 | RF实操、结果汇报&可视化 |
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上午 | 影像组学模型:KNN(K近邻) |
python实操建立分类模型 | |
下午 | 影像组学模型:LR(线性回归) | 原理及模型构建 |
4、培训人数
单位名称、税号 (发票抬头) | |||||
姓名 | 性别 | 邮箱 | |||
电话号码 | 科室/专业 | ||||
缴费方式 | □转账 □支付宝 □刷卡(请选择在□打√) | ||||
银行信息 | 账户名称:南京思恒影科技有限公司 账号:10103301040012336 开户行:中国农业银行股份有限公司南京高楼门支行 | ||||
汇款备注 | 第二届磁共振影像组学班+姓名 |
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北京:
脑电及红外、眼动:
南京:
上海:
第二届MNE-Python脑电数据处理班(上海,2.28-3.5)
北京:
重庆:
第五届脑电机器学习数据处理班(A版本,重庆,2.25-3.2)
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