課程背景

很多臨床 MRI 掃描中其實已經包含 dMRI / DWI 數據，但這些數據常常被“采集了，卻沒有真正用起來”。對于神經內科、神經外科、精神科、康復科和影像科老師來說，彌散磁共振本可以用于分析白質微結構、纖維束損傷和結構連接異常，為疾病機制和臨床研究提供重要證據

但在實際研究中，很多老師會遇到類似困惑：數據該從哪里開始處理？預處理結果是否合格？FA、MD、纖維束圖和連接矩陣怎么看？跑出來的結果是否可靠？發現差異之后，又該如何解釋、如何做圖、如何寫成論文？

彌散磁共振分析的難點，不只是“把流程跑通”，更在于理解每一步的目的和質量判斷標準。運動偽影、畸變校正、梯度方向、配準、纖維追蹤參數和統計方法，都可能影響最終結果。一個漂亮的纖維束圖，不一定代表分析可靠；一個顯著的指標差異，也不一定能被簡單解釋為白質損傷

本課程將圍繞臨床與科研中常見的彌散磁共振應用場景，系統講授從成像原理、數據預處理、質量控制、纖維束追蹤、結構連接組，到 AFQ、TractSeg 和 Fixel-based Analysis 的完整分析流程，幫助學員真正理解 dMRI 數據如何處理、如何判斷結果是否正確，以及如何將分析結果轉化為可發表的科研問題和論文表達

培訓對象

本課程主要面向希望使用彌散磁共振數據開展腦結構連接、白質纖維束、結構連接組和疾病/認知相關研究的老師、研究生、醫生和科研人員

尤其適合以下幾類學員：

1. 已經接觸過 MRI 或腦影像數據分析，但希望系統學習彌散磁共振分析流程的研究者

2. 擁有 DTI / dMRI / DWI 數據，但不知道如何完成預處理、纖維追蹤、連接矩陣構建和統計分析的學員

3. 希望開展白質纖維束研究，例如胼胝體、弓狀束、鉤束、皮質脊髓束等特定解剖束分析的研究者

4. 想學習 MRtrix3、pyAFQ、TractSeg、Brainspace、Fixel-based Analysis 等工具，但缺少系統路線的初學者

5. 正在進行神經發育、認知功能、精神疾病、神經退行性疾病、腦損傷或臨床影像研究，希望加入結構連接證據的科研人員

6. 已經能夠跑出部分結果，但對質量控制、參數選擇、結果解釋和論文匯報仍不夠有把握的學員

課程內容

課程說明

1. 從彌散磁共振原理講起，避免“只會跑流程，不懂結果”

彌散磁共振分析的核心不是簡單生成 FA、MD 或纖維束圖，而是理解水分子彌散信號如何反映白質微結構特征。本課程將從彌散磁共振成像原理講起，幫助學員建立對 DWI / dMRI 數據的基本理解

2. 強調預處理與質量控制，打牢后續分析基礎

彌散磁共振分析非常依賴前期數據質量。運動、畸變、噪聲、梯度方向錯誤、配準偏差等問題，都可能影響后續纖維追蹤和連接組分析。本課程將系統介紹彌散磁共振數據預處理流程，并配合實操訓練，幫助學員理解每一步的目的和注意事項

3. 基于 MRtrix3，掌握概率性纖維束追蹤實踐

纖維束追蹤是彌散磁共振分析中的核心內容之一。本課程將介紹大腦白質與纖維束基礎知識，并基于 MRtrix3 展開概率性纖維束追蹤實踐

4. 從纖維束走向網絡，學習結構連接組分析

彌散磁共振不僅可以分析單條纖維束，也可以用于構建全腦結構連接矩陣，進一步研究大腦結構網絡。本課程將介紹結構連接組學基礎分析，包括結構連接矩陣構建，以及基于 Brainspace 的結構流形分析

5. 結合 AFQ / pyAFQ，實現解剖束的定量分析

在很多研究中，研究者關心的不是全腦所有纖維，而是特定解剖束的微結構變化。本課程將介紹自動纖維量化技術 AFQ 的實現流程，并基于 pyAFQ 展開白質擴散指標定量分析

6. 引入 TractSeg，學習特定纖維束的自動追蹤

傳統纖維束追蹤往往需要較多手動設置和經驗判斷，而自動化纖維束分割方法正在成為重要趨勢。本課程將介紹 TractSeg 的基本原理、相關論文思路和實現流程，幫助學員理解如何使用自動化工具識別和追蹤特定白質纖維束

7. 拓展 Fixel-based Analysis，理解更精細的白質分析框架

傳統 DTI 指標在交叉纖維區域可能存在明顯限制，而 Fixel-based Analysis 為白質微結構和纖維密度分析提供了更精細的框架。本課程將介紹 Fixel-based Analysis 的基本原理、論文邏輯、分析流程和統計方法

8. 完整實操導向，幫助學員從工具理解走向流程應用

本課程強調實操訓練，將圍繞彌散磁共振分析中的核心工具和流程展開，包括數據預處理、MRtrix3 概率性纖維追蹤、結構連接矩陣構建、Brainspace 結構流形分析、pyAFQ 定量分析、TractSeg 自動追蹤和 Fixel-based Analysis

你可能想問

Q：我之前沒有做過彌散磁共振分析，可以學習嗎？

A：可以。本課程會從彌散磁共振成像原理和數據預處理講起，不會默認學員已經熟悉 MRtrix3、AFQ、TractSeg 或 Fixel-based Analysis。課程設計是從基礎流程逐步過渡到進階方法

Q：這門課適合只做 fMRI 或結構像分析的人嗎？

A：適合。很多做 fMRI 或結構像分析的研究者，也會希望進一步加入白質連接、結構連接組或纖維束指標來豐富研究證據。本課程可以幫助已有腦影像基礎的學員系統補齊彌散磁共振分析方法

Q：我只想分析某幾條特定纖維束，這門課有幫助嗎？

A：有幫助。課程中包含基于解剖束的定量分析和特定纖維束自動追蹤模塊，涉及 AFQ / pyAFQ 和 TractSeg 等方法，適合希望研究特定白質纖維束的學員

Q：Fixel-based Analysis 和傳統 DTI 分析有什么不同？

A：傳統 DTI 分析在交叉纖維區域存在一定限制，而 Fixel-based Analysis 試圖在纖維方向水平上進行更精細的分析，更適合處理復雜白質結構中的特定纖維成分。本課程會介紹其基本原理、適用場景和統計分析流程

Q：課程是偏理論還是偏實操？

A：課程會兼顧理論和實操，但重點是幫助學員真正理解并跑通流程。課程不僅介紹原理和論文思路，也會結合工具進行實操，包括預處理、纖維追蹤、連接矩陣構建、解剖束定量、自動追蹤和 Fixel-based Analysis

Q：學完后能不能直接用于自己的數據？

A：課程目標是幫助學員建立可遷移的分析框架。不同數據的采集參數、掃描質量、研究問題和軟件環境可能不同，因此不能簡單“一鍵套用”，但學完后應能理解如何根據自己的數據選擇合適方法，并搭建相對完整的分析流程

Q：報名后怎么學習？可以退出嗎？有發票嗎？

A：課程提供發票，我們會在開課前兩種分發課前準備資料，請大家根據資料進行預習和準備工作。分發資料前，如因個人原因需要退、改的同學，聯系小助手進行協商；分發課前準備資料后不再接受退、改申請

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