思影科技将于2019年1月23日-- 2019年1月27日(周三-周日)在南京举办第一届脑影像机器学习班（详见课表安排）。
1、简介
21世纪是人工智能的年代。随着计算机性能的提升、大数据的积累以及神经网络等算法的复兴，人工智能的研究非常前沿，在各领域得到广泛应用。人工智能的核心技术是机器学习，基于影像数据和机器学习技术，发现生物标记，用以辅助诊断，是当前脑疾病、神经科学领域极为热门的研究方向。然而，机器学习具有一定的理论及实践难度，使得许多临床医生和研究者入门较为困难。
如何快速入门并掌握机器学习相关技术是进行脑影像人工智能研究的关键，为此，思影科技拟举办脑影像机器学习班，通过手把手教学，帮助临床医生与初入门的科研人员快速掌握机器学习相关数据分析操作技能，从而提高专业人员开展神经影像相关研究工作的水平。
2、对象与内容
此次培训的对象是希望利用脑影像机器学习技术进行脑科学研究的医生、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。
内容主要包括：机器学习原理简介、机器学习相关的MATLAB与Python编程基础、MVPA分析与PRONTO实战、基于SVM（支持向量机）的分类、基于脑网络和多模态数据的疾病诊断、深度学习和卷积神经网络、基于卷积神经网络的脑影像分割和识别等。
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
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课程名
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主要内容
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第一天
1.23
杨田雨
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上午
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机器学习原理简介
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• 机器学习原理简介
• 特征提取
• 模型选择
• 交叉验证等
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下午
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机器学习相关的MATLAB编程基础
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• MATLAB基本数据结构
• 流程控制
• 函数与脚本的编写
• 机器学习相关函数、工具介绍
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第二天
1.24
杨田雨
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上午
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MVPA分析与PRONTO实战
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• 基于脑影像指标的MVPA分析简介
• PRONTO实战
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下午
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机器学习相关的Python编程基础
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• Python基本数据结构
• Python脚本编写
• Python机器学习相关工具介绍
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第三天
1.25
龙治良
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上午
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Libsvm工具包介绍及准备工作
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• Libsvm工具包介绍
• 脑影像数据准备
• 数据的读取和写入
• 基于libsvm的脚本简单编写
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下午
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Libsvm实际操作
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• 基于功能连接的svm分类
• 基于结构像的svm分类
• 分类结果的汇总、报告
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第四天
1.26
李伟凯
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上午
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基于机器学习脑网络构建
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• SLEP 工具包讲解
• 基于稀疏的脑网络构建
• 基于低秩的模块化脑网络构建
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下午
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基于多模态的疾病诊断
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• 基于多模态的疾病诊断原理
• 多示图学习
• MultiKernel SVM讲解
• 结果分析和展示
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第五天
1.27
李平
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上午
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深度学习及卷积神经网络简介
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• 神经网络介绍
• 深度学习简介
• 卷积神经网络建模原理
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下午
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卷积神经网络实现及脑影像分割和识别
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• TensorFlow环境搭建
• TensorFlow简单程序设计
• 卷积神经网络在医学图像分割和识别中的应用实例
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4、人数
此次培训限定人数25人左右，报名敬请从速。
5、地点
南京市秦淮区中山南路315号瑞华大厦2404，具体见会议指南。
6、费用
所有参会人员3000/人（含资料费、培训费，交通及食宿费自理）。
7、报名方式
请将报名回执发送至：syfmri@163.com，我们会第一时间联系您。
8、缴费方式
银行转账（转账信息见回执表）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：杨晓飞。
电话：18580429226。
10、备注
请各位学员自带笔记本电脑（Windows64位系统(推荐win10)、i3及以上、4G内存、50G剩余存储空间等基本配置；苹果Mac电脑用户如方便请提前使用Bootcamp加装Windows 64位系统）；学员自己有数据的可以带3-5例进行现场处理；并在1月8日前进行缴费及将回执表发送至syfmri@163.com，便于安排。
报名回执表
单位名称、税号
（发票抬头）
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姓名
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性别
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QQ
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电话号码
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科室/专业
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缴费方式
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□转帐 □支付宝 （请选择在□打√）
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银行信息
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户名：南京思影科技有限公司
账号：125909558210401
开户银行：招商银行股份有限公司南京中山南路支行
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汇款备注
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第一届脑影像机器学习班
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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
思影科技将为参加课程的学员提供免费的在线支持与合作，确保学员能够熟练掌握脑影像数据处理方法。
12、人员简介：
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MovementDisorders，Scientific Report。论文被引537次（googlescholar）。擅长脑形态学分析、功能连接分析和脑网络分析。
李伟凯，主要研究方向为机器学习及脑网络构建，迁移学习。熟练掌握扩散磁共振成像领域的主流方法，精通相关fMRI数据处理软件的操作使用。目前，已发表多篇学术论文，其中SCI论文（2区）2篇。
李平，主要从事机器学习相关研究工作，包括高斯过程模型在机器学习任务中的扩展与应用、概率隐变量模型的建模与优化等。在IEEE Trans on Cybernetics、Pattern Recognition、AsianConference on Machine Learning 2018、CAAITrans on Intelligence Technology、电子学报等期刊和会议发表论文多篇。
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第四届磁共振脑影像结构班
第六届磁共振弥散张量成像数据处理班
第十二届功能磁共振数据处理基础班
第二届脑功能磁共振提高班暨任务态fMRI专题班
第七届磁共振脑网络数据处理班
第三届磁共振ASL（动脉自旋标记）数据处理班
第三届动物磁共振脑影像数据处理班
更新通知：第一届脑磁图（MEG）数据处理学习班
第十届脑电数据处理基础班
第三届脑电信号数据处理提高班
第一届眼动数据处理班
第四届近红外脑功能数据处理班
思影数据处理业务一：功能磁共振（fMRI）数据处理
思影数据处理业务二：结构磁共振成像(sMRI)
思影数据处理业务三：ASL数据处理
思影数据处理业务四：EEG/ERP数据处理
招聘公告：脑影像数据处理工程师
