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脑电信号数据处理提高

作者:高考题库网
来源:https://www.bjmy2z.cn/gaokao
2021-03-01 12:39
tags:

-

2021年3月1日发(作者:np是什么意思)


第一届脑电信号数据处理提高班



思影科技将于


2018



1



24



-- 2018



1



28



(


周三


-

< br>-


周日


)


举办第一届

< p>
脑电信号数据处理提高班(详见课表安排)




1


、培训简介



自脑电图技术诞生以来,


研究者们已经发展出了很多研究技术和指标,


来对


人类认知活动和神经系统疾病的生理机制进行研究,并取得了极为丰硕的成 果。


在脑电图技术中,


最常用的是基于时域

(例如


ERP



和频域


(例如功率谱、


ERD/ERS



的技术。


这些技术往往是高质量的科研论文中最基础的数据处理技术。


但是,



果研究者仅仅是使用这些基础研究手 段,


想要在


Top


Journal< /p>


上发表自己的研究


是相对比较困难的。


为 了克服脑电技术的一些固有的局限性


(例如参考电极的选


取、空 间分辨率相对较低)


,并充分利用脑电技术的独特优势(例如高时间分辨


率、与大脑神经活动有更直接的关联)


,研究者发展出了更复杂的研究手段,例


如基于


ICA/PCA


的脑电分析、< /p>


脑电特征聚类分析、


脑电微状态分析、


跨 频率耦合


分析、


基于分形数学的复杂性分析以及基于源定位技术 的时频分析和功能连通技


术等等。如果研究者能够在自己研究中合理使用这些研究技术, 在


Top


Journal


上发表自己 的脑电研究是能够实现的。


由于多方面的原因


(例如理解困难、


没有


现成的工具箱、对脑电技术的误解等)

,这些被国外同行经常使用的研究技术在


国内的普及程度很低。


为了促进相关研究技术在国内的普及并促进国内同行的脑电技术研究水平,


思影科技特筹备本届脑电信号数据处理提高班。


通过五天的学习,


学员们将会接


触到各种国外同行常用的高级脑电数据处理技术,


对它们的理论背景和操作步骤


有系统的学习。


授课老师也会贡献出自己编写的代码和软件,


方便学员在自己后


续研究中使用这些研究技术。



2


、培训对象



本次培训招收的对象为具有一定脑电数据处理基础,并对


MATLAB


有一定了


解与掌握,


想要通过学习努力提高脑电数据处 理水平的科研工作者、


医生等,



训班 进行小班授课,重点培训学员操作,并且后续提供在线解答、支持,及时解


决学员问题。



培训内容主要包括:基于事件相关电位时频分析的张量分解方 法;主成分


PCA


分析,源空间的功能连通性分析;交叉频率耦 合分析;脑电微状态分析;脑


电的分形分析;


Fieldtri p


安装,溯源原理和溯源模型;溯源算法


Beamformer



Minimum-norm estimates; Fieldtrip


溯源实操。



注:如方便,请于会议开始前一天到达会场(


9:00 - 2 0:00


)或第一天早晨


8



30


分到达会场,熟悉场地及安装软件、拷贝资料等事宜。



3


、课程安排:



时间



课程名



事件相关电位组分析的主


上午



第一天



丛丰裕



1


、介绍事件相关电位时频分析



1



24




下午



析的张量分解方法



3


、使用张量分解方法的工具箱



1.


背景介绍;










EE G


第二天



贾会宾



1



25





交叉频率耦合分析


下午




cross-frequency


上午



microstates analysis




3.

< p>
使用


MATLAB


进行微状态分析



1.


基于


Hilbert< /p>


变换的脑电分析;




的生理机制与指标体系;



2.


分析步骤及指标体系;



基于事件相关电位时频分


2


、介绍张量分解方法



成分分析方法



3


、使用主成分分析方法的工具箱



2


、介绍主成分分析方法原理



主要内容



1


、介绍事件相关电位组分析方法



coupling analysis



CFC





实践


-


-


-


-


-


-


-


-



本文更新与2021-03-01 12:39,由作者提供,不代表本网站立场,转载请注明出处:https://www.bjmy2z.cn/gaokao/688386.html

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