進階神經影像資料分析

由於功能性腦造影資料分析技術的日新月異,例如:越來越複雜的神經活化分析模型,以及大腦連結性分析等方法的推陳出新,傳統神經影像分析的分法已經漸漸無法成功解析出神經影像資料中有關大腦如何處理認知作業的關鍵證據。有鑑於此,本課程嘗試在學生修習過基本的神經影像成像原理與資料分析方法後,有機會能個一窺目前最新的神經影像分析方法。課程的規劃先由比較傅立葉轉換、小波轉換、以及希爾伯特轉換的比較開始,讓學生了解這三種轉換的數學原理,以及使用的時機,並透過精心規劃的小專題,讓學生在腦波資料上實作,以其加深對這些轉換的認識與理解。接著進入到獨立成分分析的部分,讓學生了解獨立成分分析的運作原理以及應用的時機,並透過專題實作加深學生對獨立成分分析方法的理解。最後將介紹大腦連結性主題,嘗試透過不同的運算方式,在腦波資料以及功能性磁振造影資料上計算不同腦區之間大腦功能的連結性。

功能性磁振造影、認知與腦波實驗、或其他相關課程。

無備註

以課堂講解與實作為主。

作業(40%)、短期專題(30%)、與期末專題報告(30%)

• 獨立成分分析

  介紹獨立成分分析的原理、應用時機,並示範如何應用在腦波與功能性磁振造影資料上

  講授：

  6

  示範：

  3

  實作：

  3

• 大腦連結性主題

  介紹大腦連結性以及如何在腦波與功能性磁振造影資料成進行大腦連結性的分析

  講授：

  6

  示範：

  4

  實作：

  4

• 訊號的轉換

  介紹並比較傅立葉轉換、小波轉換、以及希爾伯特轉換

  講授：

  3

  示範：

  2

  實作：

  1

由授課教師自行編寫講義。

地點

HA207

時間

以email約定會議時間

聯絡方式

duann@nycu.edu.tw