第六届多模态脑网络数据处理班（直播：2023.7.28~7.31）

茗创科技专注于脑科学数据处理，涵盖（EEG/ERP, fMRI,结构像,DTI,ASL,FNIRS）等，欢迎留言讨论及转发推荐，也欢迎了解茗创科技的脑电课程，数据处理服务及脑科学工作站销售业务，可添加我们的工程师（微信号MCKJ-zhouyi或17373158786）咨询。

★ 课程简介 ★
脑网络（cerebral network）定义为：大脑空间位置不同的皮质区域通过结构或功能联系整合起来形成的网络模式。脑网络重点研究描绘大脑的结构和功能网络连接模式，理解脑连接和脑内信息动态处理之间的复杂关系，为认知、发育和脑疾病的研究提供新见解。脑网络连接模式的测量数据主要源于多模态fMRI数据，并在基于图论的复杂网络分析框架下加以解析。然而，此过程涉及繁复的影像预处理、众多的网络参数设置、复杂的统计比较等，从而使得很多研究者在开展脑网络研究时面临较大的时间成本。
为此，茗创科技拟举办磁共振脑网络分析基础班，帮助脑网络研究者快速入门脑网络研究。本次课程将从脑功能网络构建到脑网络图论分析进行讲解如何进行脑网络研究，并加入FNC相关内容。囊括了当前主流的脑网络分析方法。在功能上采用神经影像脑连接组分析软件—GRETNA进行手把手教学。希望能够给学员在磁共振脑网络数据处理上带来帮助与进步。

★ 培训对象 ★
本次培训班面向的对象是希望利用磁共振进行科研的研究生、临床研究的医生、研究人员等，重点培训学员操作，并且后续提供解答、支持，及时解决学员问题。

★ 课程内容 ★
功能连接分析，网络构建基础及结构、功能网络构建与分析，GRETNA讲解和上机操作，脑网络统计及可视化，FNC原理与实战，大脑动态性分析及DTI，脑结构协变网络，结构-功能脑网络耦合分析等。

★ 时间安排 ★
2023年7月28日-7月31日
上午：09:00—12:00
下午：14:30—17:30
晚上：19:00—22:00（工作日）

★ 具体课表 ★

★ 培训人数 ★
此次课程限定人数，报名敬请从速。

★培训方式 ★
茗创科技在线培训。

★ 培训费用 ★
培训课程 2800/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。

返现秘籍
网红优惠 转发本培训通知至朋友圈（所有人可见，须保留至结课），可结课后返现 100
亲朋优惠 转发 100 人以上科研群，可返现 100
团报优惠 同单位或学校，三人及以上联报，每人可享额外返现 200
以上优惠均可叠加！

★ 报名方式 ★
(1) 事先开发票，然后公对公转账；
(2) 扫描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：报名后是否可以退费？
A：报名登记后不接受退、改班。如因个人原因需退费的学员，请于开课前一周之前申请退费(需承担税费)；开课前一周内申请退费的，退回80%学费；开课后申请退费则需与助教进行协商。
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，西南大学计算机博士。主要研究方向为1）音乐心理学：研究音乐训练对认识的影响，及训练导致的大脑功能和结构变化；2）情感计算：基于脑电、外周生理信号和图像的多模态情绪识别。目前已在相关领域发表SCI、SSCI论文十余篇。
周翊，茗创科技总负责人。

★ 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Windows64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，且在开课前一天下载安装好必须的软件及工具包。

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。
茗创科技专注于脑科学数据处理，欢迎关注公众号，有任何相关的疑问和咨询，可添加我们的工程师（MCKJ-zhouyi或17373158786）进行咨询~