1、培训简介

脑电相关技术（包括EEG，ERPs，时频分析，功能链接和脑网络分析）自上世纪60年代问世以来，在基础研究、工程与临床实践中有广泛的应用，而且其普及性仍在增长。使用该技术的专业领域涵盖心理学、医学、神经科学、计算机、交通运输、教育学，甚至是法学、伦理学和艺术设计等。世界范围内每年有数千篇使用该技术的学术论文在不同水平的学术期刊上发表，国内目前相关论文的产量每年有几百篇，并且呈逐年递增趋势；同时，脑电作为某些疾病诊断和监测（如癫痫、精分等）的重要技术而在医院中广泛应用。

国内每年均会举办多次脑电相关技术的培训，但是这些培训的侧重点往往集中于ERP等常规时域分析技术，对时频域（power，ITPC）和空域分析(功能连接和网络)等高级脑电分析技术却较少涉及。部分原因在于，这些高级脑电分析技术对研究者计算机编程和数据处理能力的要求较高。良好的数据处理技能对于我们设计脑电实验、分析脑电数据、挖掘数据中有价值的信息至关重要。另一方面，常规商业脑电数据处理软件的操作虽然简单易行，但是存在诸多局限性，例如功能不够强大、图形显示功能较弱、数据处理方式死板不够灵活等。鉴于此，研究者为发表更高质量的科研论文，掌握免费、开源、强大的数据处理软件（例如EEGLAB, fieldtrip等）的操作技能是不可或缺的。

由于脑电技术（特别是脑电高级数据处理技术）专业性较强，需要系统的培训才能掌握，因此，我们拟举办脑电信号数据处理分析培训班，本培训班将在实验设计、数据分析方法原理以及常用开源软件操作等方面对学员展开系统培训，旨在帮助刚刚接触脑电技术的人员，如心理、生物医学工程等研究生,放射、精神、神经内外科、康复科、儿科等医生或临床科研人员及快速了解本领域及掌握EEG实验设计及编程、数据处理及分析的相关方法。

2、培训对象

本次培训班面向的对象是一些希望利用脑电技术进行科研和临床研究的医生、研究人员等，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。

培训班依然坚持小班教学，手把手带教的教学模式，争取使每一位参加培训的学员能够在数据处理方法上取得进步。

培训内容主要包括：脑电信号预处理（EEGLAB工具包）；MATLAB入门；脑电信号的批处理；脑电信号的时域分析（ERPs）；脑电信号的时频域分析；脑电信号的数据整合、统计比较与作图；脑电功能连接分析（fieldtrip工具包）、脑机接口的概述和现状等。

注：如方便，请于5月23日到达会场（9:00 - 17:00）熟悉场地及安装软件、拷贝资料等事宜。

2、课程及时间安排

4、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。

5、培训地点

北京市经济技术开发区科创十三街18号院锋创科技园，具体见会议指南。

6、培训费用

所有参会人员3000/人（含资料费、培训费和午餐费，交通及住宿费自理）。

7、报名方式

请将报名回执发送至：Cibr_medical@163.com 

8、缴费方式

银行转账或者支付宝（账号：13570880178    户名：王##），不接受现场缴费，谢绝录像，主办方提供发票。

9、联系方式

联系人：杨老师 13534297628    姜老师 18929394181

10、备注

请各位培训学员自带笔记本电脑（windows 64位系统、i5、4G内存等基本配置，为操作方便，需带上鼠标，matlab版本>2014）；学员自己有数据的可以带3-5例进行现场处理；并在5月14日前进行缴费及将回执表发到Cibr_medical@163.com，便于培训安排。

报名回执表

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

参加培训学员将得到在线技术支持服务，伴随参加培训班的学员共同成长。

12、培训人员简介：

  夏老师，中国科学院心理研究所在读博士，擅长脑电实验和数据分析技术，使用脑电技术以第一作者/并列一作身份在疼痛领域顶尖杂志PAIN上发表论文2篇（包括1篇封面文章）、在神经成像领域优秀期刊NeuroImage上发表论文1篇。

王老师， 2015年毕业于中国科学院心理研究所，获博士学位；现工作于浙江工业大学心理学系，讲师。主要研究方向是采用EEG技术探索语言的认知神经机制、自闭症儿童的语言障碍。已在相关领域学术杂志期刊发表学术论文若干，其中SCI/SSCI收录学术论文6篇。

李老师，北京航空航天大学自动化学院副教授、博士生导师，副院长。2011 年毕业于英国谢菲尔德大学自动控制与系统工程系，获哲学博士学位。2012 年至 2013 年在美国北卡罗来纳大学教堂山分校放射系医学成像中心从事博士后研究。2012 年 12 月入选北京航空航天大学“卓越百人”海外人才计划。2013 年 2 月起在北京航空航天大学模式识别与智能系统实验室工作。主要从事生物医学信号处理与机器学习、医学影像数据分析与处理等方面的相关研究工作。主要研究手段包括脑电图(EEG)，结构及功能性磁共振成像(DTI/fMRI)，以及机器学习等计算分析方法。以第一/通讯作者在国际学术刊物上发表SCI论文30多篇，包括 IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems及医学影像领域重要国际会议MICCAI(2013、2017)等。曾获英国谢菲尔德大学“哈里沃辛顿”学术奖、英国“优秀自费留学生奖”，研究成果获2017年获吴文俊人工智能自然奖(排名第1)、2016年中国体视学“青年科技奖”等。担任国际期刊BIOINFO Mechanical Engineering主编。