第二届磁共振脑影像（北京）五天基础班（2026年3月20日到25日）线上线下同步

日期: 2026-03-10 浏览 : 85

1．培训简介

功能磁共振成像（fMRI）技术是人脑成像的重要研究工具，如何将获取到的fMRI数据进行规范化、流程化科学分析，对于临床医生是一个巨大挑战，fMRI数据分析技术的不足也制约着许多临床医生和研究生高水平研究工作的开展。北京赛博尔医药科技有限公司主办的“磁共振脑影像五天基础班（北京）线上线下同步”将于2026年3月20日到25日在北京举办，希望帮助刚接触磁共振脑成像的临床医生如放射、精神、神经内外科、康复科、儿科等以及心理、社会、语言、管理类、生物医学工程等研究生快速了解并初步掌握本领域数据处理及分析的相关方法，提高磁共振脑成像的应用研究水平。

2．培训对象

本次培训班面向的对象是一些希望利用静息态fMRI相关技术快速入门从而进行科研和临床研究的医生、初学者、研究生等，为了使数据处理不再成为脑科学研究的拦路虎，培训班实行小范围的理论与实践相结合，授课、操作、指导及问题解决一体化，最终达到独立操作。

3．培训课程 （2026年3月20日到25日）

时间		课程主题	内容简介
第一天	上午	第一节fMRI技术的基础知识和常用软件	课程内容包括fMRI的理论基础、影像数据的格式和常用参数介绍，以及图像查看的流程和和数据分析常用软件的介绍。实操：原始数据查看，影像数据参数查看，软件安装和数据拷贝。
	下午	第二节静息态数据的预处理	课程内容包括静息态数据预处理的具体流程和方法，批预处理的软件介绍，预处理的结果查看和质量控制。实操：静息态数据批预处理
第二天	上午	第三节静息态功能指标的计算	课程内容包括静息态功能指标FC, DC, ReHo, ALFF, fALFF, GCA的理论知识和计算。实操：上述功能指标的计算和结果查看。
	下午	第四节静息态功能像数据的初步统计检验	课程内容包括静息态数据的单样本、双样本、配对样本T检验。实操：基于SPM的单样本、双样本、配对样本T检验的模型估计和结果查看。
第三天	上午	第五节Advanced统计-设计对比矩阵	课程内容包括基于SPM线性模型构建的矩阵设计原理和对比向量矩阵，以及单因素方差分析的线性模型构建。实操：单因素方差分析模型估计、对比矩阵、事后检验和结果查看。
	下午	第六节Advanced统计-混合设计和多重比较校正	课程内容包括高级统计中的混合实验设计的线性模型构建和矩阵设计原理，以及多重比较校正的方法介绍和过程演示。
第四天	上午	第七节基于ICA的FNC分析	课程内容包括ICA的原理和基于ICA的FNC指标介绍和详细计算过程，以及FNC的统计分析。实操：基于ICA的FNC计算和FNC统计分析
	下午	第八节动态功能网络连接分析	课程内容包括动态功能网络连接的理论介绍和常用的时间指标，以及动态功能网络连接的统计分析。实操：动态功能网络连接的分析过程、结果查看和统计分析
第五天	上午	第九节结构像指标(VBM&SBM)的计算	课程内容包括VBM&SBM指标的理论知识，结构像数据的预处理和VBM&SBM指标的计算，VBM&SBM的统计分析和多重比较校正。实操：VBM&SBM的指标分析流程和统计分析。
	下午	第十节结果汇报和软件作图	课程内容包括结果报表的制作和结果图片的制作，常用作图软件的介绍。实操：基于BrainNet Viewer、MRIcroN和MRIcroGL的软件作图

4、培训老师简介

郝老师

中国人民大学心理学博士

北京大学回龙观临床医学院研究中心助理研究员

科研与实践背景

硕博阶段长期使用功能磁共振成像（fMRI）技术开展神经机制研究，基于脑影像学数据在相关领域发表多篇 SCI、SSCI 和 CSSCI 论文。并长期在医院磁共振室参与被试脑影像数据的采集工作，熟悉常用扫描序列、参数设置、和扫描流程等。因此，具备脑影像数据从采集、数据分析到文章发表的全流程实操经验，

技术专长：

v静息态 fMRI 预处理：熟练掌握批量预处理流程（时间层校正、头动校正、空间归一化、平滑及协变量处理），能够进行质量控制与问题排查；

v功能指标计算：熟悉静息态功能指标（FC、DC、ReHo、ALFF/fALFF、GCA）计算及结果导出。

v功能网络与动态连接分析：掌握基于 ICA 的功能网络连接（FNC）分析及动态功能连接（DFC）计算方法，能够完成指标提取、时间窗口设置和统计分析。

v结构像分析：熟练掌握 VBM、SBM 预处理、指标计算、统计建模及多重比较校正。

v统计分析与模型构建：熟悉 SPM 单样本/双样本/配对 t 检验、单因素方差分析、对比矩阵设置、混合设计线性模型及多重比较校正（FWE、FDR）。

v结果可视化与科研汇报：精通 BrainNet Viewer、MRIcroN、MRIcroGL 等工具，能够生成标准化脑图、统计图及科研汇报图表。

代表性科研论文（第一作者）：

1.Hao, Z., Li, H., Ouyang, L., Sun, F., Wen, X., & Wang, X. (2023). Pain avoidance and functional connectivity between insula and amygdala identifies suicidal attempters in patients with major depressive disorder using machine learning. Psychophysiology, 60(1), e14136. https://doi.org/10.1111/psyp.14136

2.Hao, Z., Li, H., & Lin, Y. (2022). The characterization of static and dynamic brain functional networks in suicide attempters with major depressive disorder and its relation to psychological pain. Psychiatry research. Neuroimaging, 327, e111562. https://doi.org/10.1016/j.pscychresns.2022.111562

3.Hao, Z., Zhong, Y., Ma, Z., Xu, H., Kong, J., Wu, Z., Wu, Y., Li, J., Lu, X., Zhang, N., & Wang, C. (2020). Abnormal resting-state functional connectivity of hippocampal subfields in patients with major depressive disorder. BMC psychiatry, 20(1), 71. https://doi.org/10.1186/s12888-020-02490-7

4.郝子雨，李欢欢，林亦轩. (2023). 抑郁症自杀未遂者的痛苦逃避与背外侧前额叶−脑岛有效连接特征. 心理学报, 55(12), 1-13. https://doi.org/10.3724/SP.J.1041.2023.001

5、培训人数

为保证培训质量，此次培训限定人数20人左右，报名敬请从速。

6、培训地点

北京朝阳区建国路93号院CBD万达广场12号楼1201

7、培训费用

所有参会人员3000 元/人（含资料费、培训费和午餐费；交通及住宿费自理）。

8、报名方式

请将报名回执发送至email邮箱：cibr_medical@163.com

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