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【学习】脑结构、功能磁共振数据处理混合基础实操班(深圳*11.27-29)第二轮通知

第一届基于脑影像数据的机器学习初级实操班(深圳12月4-6日)第一轮通知

 

南京安睡科技有限公司协同睡眠障碍与脑科学团队将于2020124-6在深圳举办第一届基于脑影像数据的机器学习初级实操培训班,本次课程是基于上期20201127-29日举办的脑结构、功能磁共振数据处理混合基础实操班的升级。
    南京安睡科技有限公司与睡眠障碍与脑科学团队以科研培训、数据处理服务、失眠治疗产品研究等为核心业务的创新性公司,目前已拥有授权发明专利及软件著作权多项。

睡眠障碍与脑科学团队具有较强的研发实力,目前正在开发操作简单、实用的软件工具包,涉及结构影像、功能影像、脑电、心理范式、机器学习、问卷等多个模块。本次培训班核心主讲老师均具备博士(后)学历。

 

培训内容介绍:

本次课程主要针对磁共振数据脑结构与脑功能磁共振数据处理的一些基础常规方法进行简单讲解(建议先参加上期2020年11月27-29日举办的脑结构、功能磁共振数据处理混合基础实操班课程),然后通过结构或功能预处理数据进行机器学习分析。本次学习班涉及机器学习方法主要包括分类、预测以及聚类三个模块。分类主要涉及单个影像学指标、多个影像学指标融合以及功能连接矩阵的分类。Brain age是比较真实的生理年龄与基于影像学数据得到的大脑预测年龄,本方法不局限于Brain age,也可以扩展至疾病严重程度等其他指标。聚类主要是将一种疾病根据脑影像特征自动分为几类。

 

培训特色:

此次学习班旨在减少所有学员宝贵时间,将课程压缩至周末期间,减少学员请假时长,让更多的学员能用机会出来学习。本次学习班课程主要特色为减少一些繁琐无用的理论课程,加量、压时、不加价,坚持小班教学,重操作、轻理论。本次学习班将带所有学员从原始磁共振数据一直手把手练习至结果呈现。我们将竭尽全力保证所有参加培训的学员在最有限的时间内成功操作、学会所列课程。

 

培训对象:

所有学科医生、在校学生、高校老师均可参加。

 

课程安排(请在121日前报名并询问是否有空余名额):

时间

课程名称

主要内容

12月2

(线上装机)

19:00-21:00

 

数据整理及格式转换

 

1、数据采集注意事项

2、磁共振原始数据整理与格式转换

3、软件安装与常用软件包介绍

12月4

(周五上午)

9:00-12:00

影像学预处理+多指标分析

1、影像学数据预处理

2、各个影像学指标的简单介绍(ALFF、fALFF、ReHo、PerAF等简单指标)

3、影像学指标的数据处理

4、功能连接矩阵的提取

12月4

(周五下午)

13:00-18:00

 

 

机器学习基础知识讲解

1、机器学习的基本概念和范畴

2、机器学习在磁共振数据中的应用进展

3、基于机器学习的磁共振数据处理流程

4、特征提取和选择方法概述及简单原理

5、交叉验证方法概述及简单原理

6、机器学习模型的常用评价方法

 

12月4

(周五晚上)18:30-21:30

 

MATLAB编程基础及单指标分类实操练习

1、Matlab基本数据结构

2、Matlab流程控制(理论+练习)

3、脚本和函数编写(理论+练习)

4、基于单个影像学指标的分类(代码解读+实操练习+评价指标评估+结果呈现)

 

12月5日

(周六上午)

9:00-12:00

 

 

多指标融合分类诊断

1、基于多指标疾病分类/诊断的原理

2、LASSO特征选择

3、MultiKernel  SVM分类的基本原理

4、代码解读

5、代码实操练习

 

12月5日

(周六下午)

13:00-18:00

 

基于功能连接矩阵的SVM分类

1、基于功能连接矩阵的SVM分类基本原理+流程介绍

2、相关高质量文章介绍

3、代码解读

4、代码实操练习

12月5日

(周六晚上)

18:30-21:30

基于连接组学预测模型(connectome-based  predictive modeling, CPM)

1、CPM基本概念+相关高质量文章介绍

2、CPM流程介绍

3、CPM代码解读

4、CPM代码实操练习

5、评价指标评估+结果呈现

12月6日

(周日上午)

8:30-12:00

大脑脑龄预测

(理论+代码讲解+实操)

  1. 1.  Brain  age的基本概念

  2. 2.  高斯过程回归的概念+代码实操

  3. 3.  支持向量回归(SVR)概念+代码实操

  4. 4.  结果可视化及解读

 

 

12月6日

(周日下午)13:00-17:00

 

基于影像学数据的聚类分析

 

(理论+代码讲解+实操)

1、聚类的基本概念

2、相似性测度

3、聚类的性能指标(Accuracy, NMI, ARI)

4、类别数目的自动确定

5、两种基本的聚类方法

1) 层次聚类

2) K-means聚类

6、结果可视化及解读

建议提前参加20201127-29日举办的脑结构、功能磁共振数据处理混合基础实操班课程。


培训人数:

  由于场地限制,本次培训班将限制人数,实现小班教学,请大家提前联系我们询问是否有名额。请在122号网课前报名。

 

培训地点:

深圳市龙岗区吉华街道吉华路333号上水径综合楼426室。乘坐3号线地铁至上水径C出口向前走50米左右。

 

培训费用:

参会人员培训费4000/人(培训费、资料费、中晚餐餐费),交通及住宿费用自理。参会过程中配备小零食。

 

开放式合作方式:

  1. 有偿性数据处理业务;

  2. 有偿数据处理+科研协作。

  3. 无偿数据处理+自带数据型纯科研合作(作者排序可商榷)。

  4. 无偿数据处理+我们在数万例数据库中提供部分数据一起发表文章(需要求对方有一定的写作能力,作者排序可商榷)。


售后:

1.所有学员可进入微信群进行交流;

2.所有学员可与我们团队进行科研合作。

3.免费参加同等课程1次(提供资料费、中晚餐餐费)。

4.可优先使用我们研发的工具包(待微信公众号通知)。


学习班报名

请扫码咨询 brainnews 琪琪

微信号:brainnews_11

电话号码:15829301719

留言:脑结构


 

备注:

1. 请各位培训学员自带笔记本电脑(Windows 64位系统、i5、4G内存、100G剩余存储空间等以上基本配置);


2. 可携带自己3-5例数据,现场根据自己的数据进行预处理;

3. 进入教室请携带口罩。培训期间,我们将免费提供口罩。

 

 

讲课老师团队介绍:

刘博士,博士后,副教授,硕士研究生导师。 深圳市高层次人才、广东省高等学校“千百十工程”培养对象。主持完成国家自然科学基金、广东省自然科学基金、深圳市自然科学基金及企业横向课题多项,发表论文40余篇,他引次数超过300,获2015年度教育部自然科学奖一等奖。刘教授大学主讲机器学习课程,在数据处理、编程方面具有极其丰富的经验。

 

林博士,博士后。浙江大学数学与应用数学学士,中国科学院大学神经生物学博士,芬兰赫尔辛基大学神经影像博士后。以第一作者在Human brain mapping等杂志发表机器学习等方面SCI文章8篇。熟悉影像学的各种主要数据分析方法,特别是基于机器学习的脑连接组学和影像组学。

 

戴博士,博士后,特聘教授。中国老年医学学会认知障碍分会委员。目前担任SCI期刊《Journal of Thoracic Disease》杂志的助理编辑;SCI期刊《Frontiers in Neurology》、《Frontiers in Psychiatry》和《BioMed Research International》杂志的客座编辑。担任中国普通外科杂志《中国胸心血管外科临床杂志》及《临床与病理杂志等期刊编委已发表学术论文40余篇,Google scholar被引用700余次,h指数为13主持国家自然科学基金等课题6项,参加省级以上课题13项。申请国家发明专利2项、软件著作权1个。参与编写专著2

 

陈博士,中国神经科学学会会员,擅长使用脑电、功能性磁共振成像等认知神经科学的方法处理任务态实验数据,包括但不限于使用Matlab工具包(EEGLAB,Fieldtrip, SPM等)处理数据以及使用R语言(ggplot2)对数据处理结果进行绘图。曾在科学通报,心理科学进展,Social and Affective Neuroscience (SCAN),Scientific Reports, Neuroscience Bulletin等国内外心理学著名杂志发表多篇认知神经科学方向的学术论文。另参与多项国家自然科学基金项目,主持中央高校基本科研业务费项目一项。

 

段博士,自动化(本科)和心理学(研究生)交叉学科背景,精通Matlab、Python及R语言。以第一作者发表SCI论文多篇,软件著作权一项(自动睡眠分析和纺锤波识别),在睡眠及静息态脑电数据处理方面有着丰富的经验。

 

田博士,神经影像学及心理学学科背景,精通Matlab、Python及R语言。。以第一作者发表SCI论文多篇,在功能磁共振和结构磁共振影像处理方面有丰富的经验。




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