結構腦影像分析
Structural Brain Imaging Analysis
學期
112-1
學分
0
學分
當期課號
132708
永久課號
LSNS30069
開課單位
神經科學研究所
授課教師
尼大衛、郭文瑞
校區
陽明
類別
選修
上課時間表
| 節 | 週一 |
|---|---|
2 09:00–09:50 | 結構腦影像分析 YL824（陽明） 3 節連堂 |
3 10:10–11:00 | |
4 11:10–12:00 |
* 根據陽明交大上課時間表所列
概述
PRONTO on structural images Use a dataset consisting of two groups Paper reading and presentation of results Toolboxes: SPM, Cat12, graph theory?, XJVIEW Computational neuroanatomy Ch32-36
先修科目
教師未提供此項資料
備註
無備註
教學方式
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評分方式
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課程大綱
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週次計畫
| 週次 | 主題 |
|---|---|
| 第 1 週 | Introduction |
| 第 2 週 | Brain anatomy I |
| 第 3 週 | Brain anatomy II |
| 第 4 週 | Brain atlases |
| 第 5 週 | 10-10 holidays |
| 第 6 週 | T1 and MRI background |
| 第 7 週 | Computational neuroanatomy: Segmentation |
| 第 8 週 | Computational neuroanatomy: SPM preprocessing (normalization, smoothing) |
| 第 9 週 | VBM |
| 第 10 週 | SPM statistics: one sample t-test/SPM statistics: one sample t-test/regression, two sample t-testregression, two sample t-test |
| 第 11 週 | SBM (different indices) |
| 第 12 週 | Graph theory |
| 第 13 週 | Structural connectivity |
| 第 14 週 | Machine learning background |
| 第 15 週 | Machine learning regression: age prediction |
| 第 16 週 | Final report |
教科書
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Office Hours
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