1、简介
21世纪是人工智能的时代。得益于计算机性能的提升、大数据的积累以及神经网络等算法的复兴，人工智能研究处于前沿地位，并在各领域得到广泛应用。人工智能的核心技术是机器学习，结合影像数据和机器学习技术发现生物标记物，例如脑龄（Brain Age）研究，以辅助诊断或预测，目前已成为脑疾病和神经科学领域热门的研究方向。然而，机器学习具有一定的理论和实践难度，许多临床医生和研究者入门较为困难。
为了帮助临床医生和初入门的科研人员快速掌握机器学习相关技术，思影科技计划举办脑影像机器学习班。通过手把手教学，我们将帮助学员快速掌握机器学习相关的数据分析操作技能，包括构建和分析各种机器学习模型，如朴素贝叶斯、SVM、聚类、线性判别分析、随机森林和HYDRA聚类等。这将有助于提高专业人员开展神经影像机器学习相关研究工作的水平。请注意，此课程需要一定的脑影像数据处理基础。有关详细信息，可以参考思影科技脑影像基础班及其他模态数据处理班，详情请浏览思影以下链接（直接点击即可浏览）。(可添加微信号19962074063或18983979082咨询，感谢转发推荐)：
核磁及PET：
上海：
第六十一届扩散成像数据处理班（上海，1.30-2.4，新增DTI-ALPS）
第十届Surface based fMRI分析专题班（上海，3.14-18）
广州：
第十届定量磁敏感成像（QSM）数据分析班（广州，3.1-3）
第二十三届磁共振ASL（动脉自旋标记）数据处理班（广州，3.7-10）
北京：
第六十二届扩散成像数据处理班（北京，3.8-13，新增DTI-ALPS）
重庆：
数据处理业务介绍：
思影扩散加权成像（DWI）数据处理
思影脑结构磁共振（T1)成像数据处理业务
思影科技啮齿类动物（大小鼠）神经影像数据处理业务
思影ASL数据处理业务
思影脑淋巴系统数据分析业务（WMH，FW-DTI，ALPS，PVS，gBOLD-CSF和脉络丛体积）
思影科技定量磁敏感（QSM)数据处理业务
思影科技影像组学（Radiomics）数据处理业务
思影科技深度学习（Deep Learning)影像组学数据处理
思影科技DTI-ALPS数据处理业务
思影科技灵长类动物fMRI分析业务
思影科技脑影像机器学习数据处理业务介绍
思影科技EEG/ERP数据处理业务
思影TMS-EEG数据处理业务
思影科技近红外脑功能数据处理服务
思影科技脑电机器学习数据处理业务
思影科技脑磁图（MEG）数据处理
思影科技眼动数据处理服务
思影科技微生物菌群分析业务
招聘及产品：
思影科技招聘数据处理工程师(广州，北京，上海，南京，重庆）
BIOSEMI脑电系统介绍
目镜式功能磁共振刺激系统介绍
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。参加本次课程的学员本人可免费重修一次（不限时间和地点），如果您感兴趣请及早报名或联系微信19962074063咨询,思影接受预报名或者预存。
内容主要包括：机器学习原理简介、机器学习相关的MATLAB编程基础、基于脑连接组的预测模型（CPM）、正则化、基于SVM（支持向量机）的分类、libSVM工具包的使用、线性判别分析、Logistic回归、K近邻、随机森林、脑龄分析、聚类、MVPA分析与PRONTO实战、基于网络的机器学习等。
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，也可以开班第一天上午8:30到，课程时间（9:00-12:00,下午14:00-17:00，晚上18:00-21:00）。
3、课程安排
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时间 |
课程名 |
主要内容 |
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第一天 4.7 喻娟 |
上午 |
机器学习原理简介 |
• 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 |
机器学习相关的MATLAB编程基础1 |
• MATLAB基本数据结构 • 流程控制 • 函数与脚本的编写 |
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晚上 |
机器学习相关的MATLAB编程基础2 |
• 机器学习相关函数、工具介绍 • MATLAB函数&脚本编程练习 • 流程控制、MRI图像导入等编程练习 |
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第二天 4.8 安筱 |
上午 |
线性判别分析（LDA） |
• 线性判别分析（LDA）原理 基于LDA的分类实战 |
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下午 |
Logistic回归 K近邻 |
• Logistic回归原理 • 基于Logistic回归的分类实战 • K近邻原理 • 基于K近邻的分类实战 |
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第三天 4.9 安筱 |
上午 |
Libsvm工具包介绍 |
• libsvm工具包介绍 • libsvm参数详解 • 数据归一化、参数选 • Libsvm实例 |
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下午 |
基于体素的svm及svr |
• 核磁数据的特征选择方法介绍 • 实例：基于体素的支持向量分类 • 实例：基于体素的支持向量回归 |
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晚上 |
基于连接的svm及svr |
• 实例：基于功能连接的支持向量分类 • 实例：基于功能连接的支持向量回归 |
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第四天 4.10 安筱 |
上午 |
多核SVM |
• MultiKernel SVM讲解 |
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下午 |
聚类分析 |
• HYDRA半监督聚类原理 • HYDRA聚类实战 |
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第五天 4.11 喻娟 |
上午 |
MVPA分析与PRONTO实战 |
• 基于脑影像指标的MVPA分析简介 • PRONTO实战 |
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下午 |
基于脑网络连接矩阵的机器学习实战 |
• 基于脑网络连接矩阵的机器学习简介 • 基于脑网络连接矩阵的机器学习实战 |
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晚上 |
基于脑连接组的预测模型（CPM） |
• Connectome-Based Prediction Modeling(CPM) 原理 • CPM实战 |
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第六天 4.12 喻娟 |
上午 |
正则化原理 线性回归、LASSO 岭回归 弹性网络 |
• 常用的正则化方法简介 • 基于多种回归模型的预测 |
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下午 |
随机森林与脑龄预测 |
• 随机森林算法介绍 • 脑龄研究实战 |
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4、培训人数
此次课程限定人数，报名敬请从速。
5、培训地点
上海市闵行区七莘路七莘红点城2号楼1103室，具体见会议指南。
6、培训费用
所有参会人员3500/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@vip.163.com，可添加微信19962074063或18983979082获取报名表及盖章版本通知。
8、缴费方式
银行转账（转账信息见回执表）或者支付宝（shsyfmri@163.com，户名：上海集影科技有限公司），也可现场刷公务卡，如需其他缴费方式，请与我们联系，联系方式见下文，谢绝录像，主办方提供发票。
9、联系方式
联系人：杨晓飞。
电话：021-56635712/18580429226
10、备注
请各位学员自带笔记本电脑Windows64位系统（(推荐win10)、i5及以上、16G内存、50G剩余存储空间等基本配置，不要带苹果电脑）；学员自己有数据的可以带3-5例进行现场处理；请将回执表发送至syfmri@vip.163.com并及时缴费，请勿过早购买机票，便于安排。
报名回执表
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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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邮箱 |
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电话号码 |
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科室/专业 |
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缴费方式 |
□转账 □支付宝 □现场刷卡 □微信信用卡 （请选择在□打√） |
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银行信息 |
户名：上海集影科技有限公司 账号：1001203209300045983 开户银行：中国工商银行股份有限公司上海市大场支行 |
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汇款备注 |
第五十四届脑影像机器学习班+姓名 |
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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
思影科技将为参加培训的学员提供免费的在线支持与合作，确保学员熟练掌握数据处理方法。
12、培训人员简介：
喻娟，硕士，具有多个科研项目数据处理经验，思影科技高级工程师。
安筱，硕士，具有多个科研项目数据处理经验，思影科技高级工程师。
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核磁及PET：
上海：
第六十一届扩散成像数据处理班（上海，1.30-2.4，新增DTI-ALPS）
第十届Surface based fMRI分析专题班（上海，3.14-18）
广州：
第十届定量磁敏感成像（QSM）数据分析班（广州，3.1-3）
第二十三届磁共振ASL（动脉自旋标记）数据处理班（广州，3.7-10）
北京：
第六十二届扩散成像数据处理班（北京，3.8-13，新增DTI-ALPS）
南京：
重庆：
脑电及红外、眼动：
北京：
重庆：
第十九届脑电机器学习班（Matlab版，重庆，3.18-22）
南京：
上海：
广州：
数据处理业务介绍：
思影扩散加权成像（DWI）数据处理
思影脑结构磁共振（T1)成像数据处理业务
思影科技啮齿类动物（大小鼠）神经影像数据处理业务
思影ASL数据处理业务
思影脑淋巴系统数据分析业务（WMH，FW-DTI，ALPS，PVS，gBOLD-CSF和脉络丛体积）
思影科技定量磁敏感（QSM)数据处理业务
思影科技影像组学（Radiomics）数据处理业务
思影科技深度学习（Deep Learning)影像组学数据处理
思影科技DTI-ALPS数据处理业务
思影科技灵长类动物fMRI分析业务
思影科技脑影像机器学习数据处理业务介绍
思影科技EEG/ERP数据处理业务
思影TMS-EEG数据处理业务
思影科技近红外脑功能数据处理服务
思影科技脑电机器学习数据处理业务
思影科技脑磁图（MEG）数据处理
思影科技眼动数据处理服务
思影科技微生物菌群分析业务
招聘及产品：
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BIOSEMI脑电系统介绍
目镜式功能磁共振刺激系统介绍
