第十届近红外训练营（线上：2022.11.30~12.20）

来源︱茗创科技

责编︱王思珍，方以一

编辑︱夏   叶

★ 课程简介★

功能性近红外光谱技术（functional near-infrared spectroscopy, fNIRS）利用血液的主要成分对600-900nm近红外光良好的散射性，从而获得大脑活动时氧合血红蛋白和脱氧血红蛋白的变化情况。该技术具有一定组织穿透深度并能完成无损组织参数(包括光学参数、血氧参数、血流动力)测试，相对fMRI/PET具有更高的时间分辨率，相对EEG/ERP具有相对更高的空间分辨率，相对fMRI/PET/EEG/ERP具有更强的抗运动伪影能力，这意味fNIRS在脑科学领域广阔的研究与应用前景。

fNIRS信号处理方法与fMRI和EEG/ERP相比，有相同点也有其独特的方法。准确掌握fNIRS信号数据处理方法对于fNIRS实验设计、fNIRS数据分析至关重要。由于fNIRS技术专业性较强，需要系统的培训才能掌握，因此，我们拟举办fNIRS信号数据处理分析培训班，帮助刚刚接触fNIRS技术的人员，如心理、运动科学、生物医学工程等专业研究生，精神、神经内外科、康复科、儿科等医生或临床科研人员快速了解本领域并掌握fNIRS实验设计及编程、数据处理及分析的相关方法。

★ 培训对象 ★

本次课程面向的对象是希望利用fNIRS技术进行科研的研究生、临床研究的医生、研究人员等，学员需具备一定的基础，重点培训学员操作。

★ 课程内容 ★

fNIRS基本原理及实验设计，MATLAB基础及与fNIRS数据处理相关的代码，NIRS-SPM操作及批处理流程，Homer软件数据处理，功能连接及脑复杂网络及图论，多人脑间功能连接（超扫描）数据分析，动态因果模型（DCM），NBS-prediction等。

★ 课程特色 ★

1.老师为拥有五年数据处理经验的工程师，授课耐心细致，逐步带教，讲解方式适合初学者。

2.课程使用真实数据，从原理、认识数据、预处理、实战分析层层递进，通过实操帮助初学者学会处理数据。

3.专属课程群，老师在线答疑，后续数据处理过程中可随时提问。

4.赠送matlab基础课程，为后续脑科学数据处理打好基础。

5.课程有效期长达6个月，可反复回看复习。

6.训练营模式，每日解锁一节课，穿插直播答疑，群内助教老师开课前提醒，有效督促学习。

★往期好评 ★

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★ 时间安排 ★

2022年11月30日~12月20日

★ 具体课表 ★

日期	课程内容	具体内容
Ⅰ	11.30	fNIRS基本原理及实验设计	fNIRS 成像原理及技术特点简介 Block 与Event 实验设计及注意事项
12.1	MATLAB基础	MATLAB 界面简介 MATLAB 数据结构介绍 MATLAB 基本命令、常用函数等 MATLAB 流程控制：条件语句、循环语句
Ⅱ	12.3	近红外数据格式介绍以及基于Homer进行数据分析	NIRS一般数据处理步骤介绍 Homer数据的结构与含义 通过Homer软件的GUI界面处理数据 运动伪影校正方法（样条差值，PCA，CBSI）
12.3	血氧响应曲线提取	基于Homer的血氧响应曲线提取 编写 Matlab 脚本提取血氧响应曲线 并进行基于血氧气浓度的统计分析
Ⅲ	12.4	NIRS_SPM（上）	数据转成NIRS_SPM能处理的数据格式 通道定位
12.4	NIRS_SPM（中）	通过GUI界面逐步处理过程（含数据转换、选择GLM所需参数、滤波filter、去漂移、去趋势、参数估计等） 通过脚本文件编写批处理程序
12.5	NIRS_SPM（下）	beta的提取 数据结果展示与解释
Ⅳ	12.7	功能连接的理论与指标	功能连接常用的指标（corr, coh, plv） 功能连接指标的计算
12.8	功能连接的统计分析及脑复杂网络分析	参数检验、非参检验 基于近红外的脑复杂网络分析（指标体系及实际计算）
Ⅴ	12.10	功能连接的图论分析与多人脑间功能连接数据分析介绍	脑网络图论属性的计算：全局属性、局部属性 脑网络图论属性的统计 近红外超扫描技术简介 功能连接指标3D可视化
12.10	多人脑间功能连接数据分析操作	小波相干分析个体操作 小波相干分析批处理操作 格兰杰因果分析操作
VI	12.11	fNIRS-EEG 数据分析原理	fNIRS-EEG数据特点以及分析思路
12.11	fNIRS-EEG 数据分析实操	使用matlab代码进行fNIRS-EEG数据分析实操
	12.13~14	直播答疑	答疑、归纳、文章解读
VII	12.16	NBS原理/实操	NBS(基于团簇水平的多重比较校正)原理：NBS,FWE,FDR NBS结果统计(单样本t检验、双样本t检验、方法分析)及操作
12.17	NBS_predict	基于脑网络的预测原理、机器学习原理 模型建立：数据归一化、交叉验证、参数寻优、特征筛选、算法选择、结果指标。 NBS-predict实操
Ⅷ	12.17	动态因果DCM模型	动态因果模型（DCM）原理介绍 DCM分析步骤介绍
12.18	DCM实操（1）	DCM实操：模型构建、计算有效连接等 个体水平与组水平DCM操作以及统计分析
	12.18	DCM实操（2）	DCM课程进阶
12.20	直播答疑	答疑、归纳、文章解读

★ 培训人数 ★

此次课程限定人数，报名敬请从速。

★培训方式 ★

录播+直播训练。

★ 培训费用 ★

培训课程 2500/人。

主办方可提供发票和正式课程通知以供单位报销。

发票名目：可开会务费、会议费、注册费、检测费、统计分析服务费等发票。

网红优惠    转发本培训通知到朋友圈（不可屏蔽好友，须保留至结课），可结课后返现 100

亲朋优惠    转发150 人以上科研群，可返现 100

团报优惠    三人及以上联报可享拼团返现 200 元/人

以上优惠叠均可叠加！

★ 报名方式 ★

(1)事先开发票，然后公对公转账；

(2)扫描左下方二维码直接购买，后续若有需要，再开发票。

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你可能会遇到的问题

Q：报名后在哪里学习？

A：微信搜索并关注公众号：茗创科技。进入“茗创科技”公众号（设置星标后更方便哦），点击右下角“教学服务”-“茗创脑功能”，可以找到自己订阅的课程，观看视频。

Q：报名后学习期限是多久？

A：课程有效期为六个月，可反复观看；建议尽快完成课程学习哦，早学早收获！

Q：是否支持课程预存款？

A：可以的，预存款无使用期限，可用于购买茗创所有课程，但不可提现。预存款请联系茗创助教。

★ 培训人员简介 ★

陈老师，博士、硕士生导师，毕业于西南大学心理学部，国家留学基金委建设高水平大学公派研究生项目联合培养博士生（哈佛大学神经心理学实验室）。研究兴趣包括：1）应激对认知的影响；2）情绪加工和情绪调节；3）面孔和文字加工，通过行为及包括fMRI在内的脑成像技术探讨面孔和文字加工的认知神经机制。目前在SSCI，SCI杂志以第一作者或共同第一作者发表论文多篇。

贾会宾，博士。2020年毕业于东南大学神经信息工程专业，目前为河南大学教师。研究方向为基于多模态脑成像技术（EEG、fNIRS、fMRI）的临床神经心理疾病辅助诊断。已在相关领域学术杂志期刊发表学术论文20余篇，其中第一作者SCI收录学术论文十余篇。

周翊，茗创科技工程师。

★ 在线支持服务 ★

茗创科技将为参加培训的学员提供免费，持久的答疑服务，支持与合作，确保学员能够熟练掌握数据处理方法。

★ 备注 ★

请各位学员自备笔记本电脑Windows 64位系统（推荐win10）、i5及以上、8G内存、50G剩余存储空间等基本配置；请尽量不要使用苹果电脑和AMD处理器的电脑。

网课建议

一、不缺席

在线课程为方便大家不再舟车劳顿到长沙参加而设置，请大家确保时间，尽量不缺席课程！不缺席课程！不缺席课程！重要事情说三遍，一旦缺席，很有可能就跟不上课程进度。

二、学习建议

1、网课对网络有要求，提前调好网络，网络畅通；如果使用的是台式电脑，请提前准备好耳麦，并调好。

2、课程为茗创科技在线培训，建议您备好两个屏幕（例如；电脑外接显示屏/ipad配合电脑使用），一个屏幕观看平台直播，另一个屏幕跟随课程操作。

3、预先设置好课程资料放置路径，方便网课跟随操作。

4、做到课堂认真听讲，坚决不使用手机、电脑等做其它与课程内容无关的事情，这是提升自己自制力的好时候。

5、开始上课之后，提前在上课前做好必要的上课准备，比如提前上厕所，休息期间接好水，保证上课过程中能够完全集中注意力去听课。

6、按时进入直播间，严格跟随课程进度及操作，按要求完成学习任务。

7、上课时，如果出现卡顿、听不见声音或看不见画面的情况，不要惊慌，退出重启试试。

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本文完