課程背景

隨著腦機接口（Brain-Computer Interface, BCI）研究從概念驗證逐漸走向臨床轉(zhuǎn)化和個體化應(yīng)用，研究者面臨的一個核心問題越來越明確：BCI 應(yīng)該從哪里讀取信號？是運動皮層、感覺皮層、輔助運動區(qū)、語言相關(guān)皮層，還是更大尺度的功能網(wǎng)絡(luò)？不同腦區(qū)承載不同功能，信號質(zhì)量、個體差異、任務(wù)相關(guān)性和臨床可達性都會影響最終的 BCI 效果。

在許多 BCI 研究中，腦區(qū)選擇常常依賴經(jīng)典腦圖譜、既往文獻或經(jīng)驗判斷。這些方法雖然重要，但很難回答個體層面的關(guān)鍵問題：這個被試的目標(biāo)功能區(qū)是否與標(biāo)準(zhǔn)腦圖譜一致？任務(wù)是否真正激活了目標(biāo)腦區(qū)？候選腦區(qū)是否處在穩(wěn)定的功能網(wǎng)絡(luò)中？如果要進一步開展 ECoG、SEEG、iEEG 或植入式 BCI 研究，如何為靶點選擇提供更清晰的證據(jù)鏈？

MRI/fMRI 和腦網(wǎng)絡(luò)分析正是連接“腦區(qū)功能定位”和“BCI 信號選擇”的重要工具。結(jié)構(gòu) MRI 可以幫助研究者理解解剖位置與個體差異，任務(wù)態(tài) fMRI 可以幫助定位與運動、感覺、語言、想象和認(rèn)知控制相關(guān)的功能區(qū)，靜息態(tài) fMRI 和功能連接分析則可以從網(wǎng)絡(luò)層面理解腦區(qū)之間的協(xié)同關(guān)系。

本課程將圍繞 BCI 腦區(qū)選擇這一實際研究問題，系統(tǒng)講授 MRI/fMRI 的基本概念、人類被試任務(wù)設(shè)計、BIDS 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、預(yù)處理質(zhì)量控制、任務(wù)態(tài) GLM 分析、ROI 提取、腦圖譜使用、靜息態(tài)功能連接和腦網(wǎng)絡(luò)分析。課程重點不是把學(xué)員訓(xùn)練成影像軟件操作員，而是幫助學(xué)員建立從“研究問題”到“腦區(qū)選擇證據(jù)”的完整思維框架。

通過本課程，學(xué)員將學(xué)習(xí)如何使用公開 fMRI 數(shù)據(jù)和 Python 代碼復(fù)現(xiàn)基礎(chǔ)分析結(jié)果，理解每一步分析背后的目的和限制，并最終形成一份面向 BCI 研究的腦區(qū)選擇方案。

培訓(xùn)對象

本課程主要面向希望使用 MRI/fMRI 和腦網(wǎng)絡(luò)分析輔助 BCI 研究設(shè)計、植入前評估、神經(jīng)影像分析或臨床轉(zhuǎn)化研究的老師、研究生、醫(yī)生和科研人員。

尤其適合以下幾類學(xué)員：

1. 正在開展或計劃開展 BCI、神經(jīng)調(diào)控、運動康復(fù)、語言溝通、意識障礙相關(guān)研究，但不清楚如何選擇候選腦區(qū)的研究者。

2. 希望理解 MRI/fMRI、任務(wù)激活、ROI、腦圖譜和功能連接，但缺少系統(tǒng)入門路徑的心理學(xué)、神經(jīng)科學(xué)和醫(yī)學(xué)背景學(xué)員。

3. 已有行為、影像或臨床數(shù)據(jù)，希望進一步從腦區(qū)和腦網(wǎng)絡(luò)角度解釋個體差異的研究者。

4. 準(zhǔn)備開展 ECoG、SEEG、iEEG 或植入式 BCI 相關(guān)研究，希望用 fMRI 為靶點選擇提供證據(jù)的學(xué)生和醫(yī)生。

5. 希望從“看懂腦圖”進一步走向“能夠設(shè)計分析流程、復(fù)現(xiàn)結(jié)果并服務(wù)于 BCI 研究問題”的學(xué)習(xí)者。

課程說明

1. 從 BCI 研究問題出發(fā)，而不是從影像軟件出發(fā)

本課程不會把 MRI/fMRI 講成孤立的軟件操作流程，而是從 BCI 的核心問題出發(fā)：為什么要定位腦區(qū)？候選腦區(qū)如何影響信號質(zhì)量和解碼上限？任務(wù)態(tài)激活和靜息態(tài)網(wǎng)絡(luò)能分別提供什么證據(jù)？課程會幫助學(xué)員理解影像分析結(jié)果如何轉(zhuǎn)化為 BCI 靶點選擇的判斷依據(jù)。

2. 從實驗設(shè)計到腦區(qū)證據(jù)鏈的完整流程

課程不僅講如何得到一張激活圖，還會覆蓋人類被試任務(wù)設(shè)計、BIDS 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、預(yù)處理質(zhì)量控制、GLM 建模、contrast 設(shè)置、ROI 提取、側(cè)化指數(shù)、功能連接和結(jié)果解釋。學(xué)員將理解一份可靠的腦區(qū)定位結(jié)果，需要從實驗設(shè)計、數(shù)據(jù)質(zhì)量、統(tǒng)計分析和功能解釋多個層面共同支持。

3. 面向零基礎(chǔ)學(xué)員建立影像分析直覺

課程會從 NIfTI、voxel、TR、volume、MNI 坐標(biāo)、腦圖譜、ROI 等基礎(chǔ)概念講起，不要求學(xué)員事先系統(tǒng)掌握神經(jīng)影像。課程會盡量用腦圖、任務(wù)范式和代碼輸出解釋概念，避免一開始進入復(fù)雜公式和軟件細(xì)節(jié)。

4. 完整代碼和示例數(shù)據(jù)，幫助學(xué)員復(fù)現(xiàn)結(jié)果

課程將配套提供可運行的 Python/Jupyter Notebook 和示例數(shù)據(jù)，帶領(lǐng)學(xué)員完成數(shù)據(jù)讀取、腦圖顯示、任務(wù)事件讀取、設(shè)計矩陣構(gòu)建、GLM 激活分析、ROI 提取和功能連接分析。每段代碼都會解釋輸入、輸出和結(jié)果含義，幫助學(xué)員從“看老師演示”走向“自己能夠復(fù)現(xiàn)”。

5. 面向科研和臨床問題的遷移應(yīng)用

課程最終目標(biāo)不是讓學(xué)員只會跑示例數(shù)據(jù)，而是能夠把流程遷移到自己的課題中。課程會討論如何根據(jù)運動、語言、感覺、認(rèn)知控制、意識評估等不同研究目標(biāo)選擇任務(wù)范式，如何判斷結(jié)果是否可靠，以及如何在論文或課題申請中呈現(xiàn)腦區(qū)選擇證據(jù)。

你可能想問

Q：我沒有 MRI/fMRI 基礎(chǔ)，可以學(xué)習(xí)這門課嗎？
A：可以。本課程會從影像數(shù)據(jù)的基本概念講起，包括 NIfTI、voxel、TR、腦圖譜和 ROI 等內(nèi)容。課程重點是幫助學(xué)員理解分析邏輯和 BCI 應(yīng)用意義，而不是要求學(xué)員先掌握復(fù)雜影像方法。

Q：這門課是偏理論還是偏實操？
A：課程定位為“理論理解 + 數(shù)據(jù)實戰(zhàn) + BCI 應(yīng)用”。我們會講清楚任務(wù)設(shè)計、預(yù)處理、GLM、ROI 和功能連接的基本原理，也會通過代碼帶學(xué)員復(fù)現(xiàn)關(guān)鍵結(jié)果。

Q：我不會 Python，能跟上嗎？
A：課程代碼會盡量保持清晰和模塊化，重點講解每段代碼的輸入、輸出和用途。如果完全沒有 Python 基礎(chǔ)，建議提前完成課程提供的 Python/Jupyter 預(yù)習(xí)材料。

Q：學(xué)完后能直接用于自己的 fMRI 數(shù)據(jù)嗎？
A：課程目標(biāo)是幫助學(xué)員建立可遷移的分析框架。不同數(shù)據(jù)集、任務(wù)設(shè)計和預(yù)處理狀態(tài)會影響具體代碼修改，但學(xué)完后應(yīng)能理解如何讀取數(shù)據(jù)、檢查質(zhì)量、建立模型、提取 ROI 并解釋結(jié)果。

Q：這門課和普通神經(jīng)影像課程有什么不同？
A：普通影像課程通常以影像分析方法為主線，本課程以 BCI 腦區(qū)選擇為主線。每個影像步驟都會對應(yīng)一個 BCI 決策問題，例如候選腦區(qū)是否任務(wù)相關(guān)、是否穩(wěn)定、是否側(cè)化、是否適合作為信號來源。

Q：課程會提供代碼和數(shù)據(jù)嗎？
A：會。課程建議配套提供示例數(shù)據(jù)、Jupyter Notebook、結(jié)果復(fù)現(xiàn)清單和常見報錯說明，幫助學(xué)員在課后繼續(xù)練習(xí)。

Q：課程結(jié)束后我能得到什么成果？
A：學(xué)員將完成一份簡要的 BCI 腦區(qū)選擇方案，包括任務(wù)激活圖、ROI 表格、功能連接結(jié)果和靶點選擇理由。

Q：報名后怎么學(xué)習(xí)？可以退出嗎？有發(fā)票嗎？

A：課程提供發(fā)票，我們會在開課前兩種分發(fā)課前準(zhǔn)備資料，請大家根據(jù)資料進行預(yù)習(xí)和準(zhǔn)備工作。分發(fā)資料前，如因個人原因需要退、改的同學(xué)，聯(lián)系小助手進行協(xié)商；分發(fā)課前準(zhǔn)備資料后不再接受退、改申請

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