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课程简介
“十三五”时期，脑科学与类脑研究被纳入“科技创新2030-重大项目”，将“以脑认知原理为主体，以类脑计算与脑机智能、脑重大疾病诊治为两翼，搭建关键技术平台，抢占脑科学前沿研究制高点。我国在国际上每年皆有大量脑电相关论文发表，虽然相当多的单位购置了脑电设备，但仍然存在实验培训、数据处理技术支持资源相对不足的问题。一方面，常规商业脑电处理软件操作简单，但功能单一、数据处理方式死板、无法输出论文要求的数据和图片、且售价昂贵。另一方面，国内有多次脑电相关的培训、会议，但往往聚焦于ERP等常规时域分析技术，较少涉及时频域（例如ERD/ERS）、空间域（例如地形图分析、功能连接分析和微状态析）的高级分析。针对于此，我们开办脑电信号数据处理班，专注于培训EEGLAB脑电数据处理软件的操作技能以及MATLAB等软件的编程技能，讲解脑电实验设计和操作要点，并开展时域分析、时频分析、功能连通性分析、微状态分析等脑电分析课程，旨在帮助刚踏入脑电领域的心理学、生物医学工程、神经科学等学科的研究生与各科医生及临床科研人员快速了解并掌握脑电数据处理的相关方法，深度挖掘脑电数据中的有用信息，发表更高质量的科研论文和成果。
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本次培训班面向的对象是希望利用脑电技术进行科研的研究生、临床研究的医生、研究人员等，培训班进行小班授课，重点培训学员操作，包教包会，并且提供持续的一对一详细解答、支持服务，及时解决学员在学习过程中遇到的问题。03
内容主要包括：脑电基本原理与经典成分；脑电信号预处理（EEGLAB）；脑电信号的批处理；MATLAB编程基础；脑电信号的时域分析：锁时锁相特征的提取；时域结果的统计与报告；脑电信号的时频域分析：锁时非锁相特征的提取；脑电信号的功率谱密度计算；时频域结果的统计与报告；脑电信号统计分析；静息态EEG功能连通性分析；任务态EEG功能连通性分析；微状态分析；溯源原理和溯源模型；跨频率耦合；基于Fieldtrip的时域/频域/时频/功能连接分析与溯源实战；基于sLORETA的脑电溯源分析。 04
2024年8月14日-9月17日
直播课&直播答疑课时间段：
上午：09:00—12:00
下午：14:30—17:30
晚上：19:00—22:00（工作日）
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必修课:
时间 | 课程名 | 具体内容 |
8.14 周三 | 脑电基本原理及经典成分 | 脑电基本概念和原理：生理机制、脑电节律、伪迹和干扰、ERP等 脑电经典成分：外源性，内源性和运行成分 |
8.15 周四 | 脑电数据预处理（上） | EEGLAB 工具包的安装与介绍 EEGLAB 的使用：导入数据、电极定位、选电极、重参考、坏道插补、ICA 去噪、分段 |
8.16 周五 | 脑电数据预处理（下） | EEGLAB 的使用：导入数据、电极定位、选电极、重参考、坏道插补、ICA 去噪、分段 |
8.17 周六 | 编程基础与批处理的实验 | Matlab基础语法学习 编程实现 EEG/ERP 的批量预处理 |
ERP 时域分析 | 单个被试和组平均 ERP 波形的计算和绘制 ERP 脑地形图的绘制 ERP 潜伏期、幅度的测量 |
8.19 周一 | ERP 时域结果的统计与报告 | 不同条件间 ERP 统计比较 ERP 与行为学数据相关分析 结果呈现与报告 |
8.20 周二 | EEG 的功率谱密度（PSD ）计算 | 傅里叶变换基础 PSD的计算 计算 EEG 的 PSD 需要注意的事项 |
8.21 周三 | 基于短时傅里叶变换STFT 的时频分析（上） | STFT 的基本原理 Matlab 编程实现 STFT 及代码讲解 |
8.23 周五 | 基于短时傅里叶变换STFT 的时频分析（下） | STFT加窗的注意事项 STFT加窗的实战操作 |
8.24 周六 | 脑电功能连接分析 | 相干分析（coherence） 基于相位的功能连接（plv,pli,wpli等指标的原理及计算） |
脑功能连接的统计与画图 | 脑电中的容积导体问题及解决方法 基于边的统计及多重比较校正 画图及结果输出 |
8.25 周日 | 静息态EEG微状态分析（上） | 微状态背景介绍 分析步骤及指标体系 使用matlab进行静息态微状态分析 |
静息态EEG微状态分析（下） | 使用CARTOOL进行任务态微状态分析 |
8.27 周二 | 小波变换 | 小波变换的基本原理 Matlab编程实现小波变换及代码讲解 |
选修课: 供学有余力的学员参与
时间 | 课程名 | 具体内容 |
9.2 周一 | Fieldtrip安装和时域/频域/时频分析 | Fieldtrip安装及其结构功能总览 Fieldtrip脑电数据预处理/批处理 使用Fieldtrip进行ERP分析/频谱分析/时频分析 |
9.3 周二 | 基于Fieldtrip的统计分析 | 使用Fieldtrip进行ERP/频谱/时频结果的统计分析（cluster-based permutation test）和绘图 |
9.4 周三 | 溯源原理和溯源模型 | EEG／MEG 溯源算法概述和原理 Forward Model 和MRI结构像处理 Inverse Model head model、source model的构建 |
9.5 周四 | 溯源的基本程序与使用示例数据进行溯源实战 | MNE和Beamformer的溯源原理及过程 MNE溯源实践：单被试分析、统计分析与绘图 Beamformer溯源实践：单被试分析、统计分析与绘图 |
9.6 周五 | 溯源加课 | 溯源课程补充完善 |
9.8 周日 | 基于Fieldtrip的功能连接 | 功能连接中的常用指标及统计分析 对头皮电极信号进行功能连接分析 对源定位信号进行功能连接分析 |
功能连接的统计分析与绘图 | 功能连接统计分析 功能连接绘图实践 |
9.9 周一 | CFC（上） | CFC的基本原理及注意事项 |
9.10 周二 | CFC（下） | 使用MATLAB脚本进行CFC分析 |
9.11 周三 | PCA | PCA的基本原理 使用MATLAB进行PCA分析 |
9.13 周五 | 脑电非线性分析 | 脑电非线性分析概述 熵与复杂度分析 |
9.14 周六 | 脑电非线性分析概述熵与复杂度分析 | 空间复杂性分析技术 |
结果呈现报告课 | 脑电分析结果的呈现 |
9.15 周日 | 直播答疑课 | 进阶课程总结归纳+答疑 |
9.16 周一 | 脑电溯源理论基础与实战（1） | 脑电溯源分析理论基础 使用sLOREATA进行ERP的溯源及统计分析 |
9.17 周二 | 脑电溯源实战（2） | 使用sLOREATA进行静息态脑电的溯源及统计分析 |
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1、必修课为线上直播培训，选修课为训练营模式（即视频课程+线上直播答疑），课程结束后将提供有效期为三年的回放视频。3、直播答疑包含课程内容总结和回顾，重点解决学员在学习过程中遇到的难点、疑点。4、开课期间提供线上一对一指导，包教包会，并且及时解决学员在实际操作过程中可能遇到的软件安装或报错等问题。08
（1）培训费用为 5000元/人。
（2）培训+茗创教育工作站套餐：11599元/人。本套餐包含脑电数据分析启航班的培训费用，以及茗创教育工作站一台（14英寸联想笔记本电脑，13代i5处理器，32G内存＋1T固态硬盘）。
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。
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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：课程有效期为三年，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。
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贾会宾，博士。2020年毕业于东南大学神经信息工程专业，目前为河南大学教师。研究方向为基于多模态脑成像技术（EEG、fNIRS、fMRI）的临床神经心理疾病辅助诊断。已在相关领域学术杂志期刊发表学术论文20余篇，其中第一作者SCI收录学术论文十余篇。11
备注
启航班实行“一对一指导服务”，即如果报启航班，不仅有同步回放视频，而且提供一对一指导服务，解决学完无法消化的问题。学不会免费继续学，直到学会为止。
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备注
请各位学员自备笔记本电脑Windows 64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；请尽量不要使用苹果电脑和AMD处理器的电脑。
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。
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