入门临床研究为何首选影像组学？
1.影像数据来源广泛；
2.周期短，论文发表受欢迎；
3.该研究方向可申请国自然等基金；
4.不需多少人力物力和启动资金。
总而言之，好处就是多、快、好、省，这非常符合当前临床医生忙碌之余的刚性需求了。
1.线下课程已举办12期，广受学员好评，部分学员学完2个月后就发表了相关的SCI论文；
2.课程会发放Python软件相关基础代码，学员无需编程基础，数行代码傻瓜化操作演示，案例性教学，注重实战，即便零基础的学员也能轻松学会。
3.讲师有丰富的三甲医院的临床经验和研究经历，深耕影像组学研究数年，发表相关SCI论文十余篇，深谙相关研究的规范、写作、投稿及发表技巧。
通过两天的学习，使学员掌握影像组学的选题与规范、数据收集、数据清洗、统计建模、模型验证、撰写方法、投稿及应对审稿人问题，最终可以独立完成影像组学的课题研究和论文撰写发表的能力。课程内容如下，具体上课时间根据学员需求情况来调整。
第一天上午：
影像组学入门
影像数据特点的深度解析
影像组学的概述与应用
影像组学的研究进展
影像组学分析流程
图像获取与存储
病灶分割标记
特征提取和筛选
模型构建
临床信息解析
如何规范开展影像组学
影像研究立项与伦理规范
影像数据的脱敏
数据记录分析的规范
第一天下午：
影像分析神器Slicer操作
Slicer操作入门
基于Slicer的病灶标记
基于Slicer的影像特征提取
影像组学的写作与投稿
引言写作的特定
方法与结果的展示
讨论的逻辑结构
影像组学的课题设计与申请
基础论文课题设计
进阶基金课题设计
第一天晚上：
Python入门
anaconda软件安装和环境搭建
工具库的安装和基本操作
excel的读取保存整理
第二天上午：
数据预处理
缺失数据的填补
分类特征处理
数据标准化处理
数据集的划分
特征选择
预测模型构建
逻辑回归
支持向量机
决策树
cox回归
第二天下午：
预测模型评价
训练和推理
交叉验证
模型测试
图表制作
ROC曲线
列线图
森林图
混淆矩阵
人机竞赛
ROC的delong试验
C-index和时间等指标的人机比较
麦柠，博士后，中级职称，有丰富的三甲医院的临床经验和研究经历，深耕影像组学研究数年，发表相关SCI论文十余篇，主持和参与相关课题多项，曾在全国各地巡讲医学课题设计与SCI论文，近期开讲的影像组学与Python入门也广受好评。
2021/8/21-22
使用腾讯会议客户端进行在线讲课（非录播)
3200元/人
两天集中网络授课，互动性好；
可开具会务费、数据分析费、测序费、检测费等发票；
课后赠送课堂同步视频，可无限重复回放；
参加培训的学员可通过微信群继续和老师交流，长期获得答疑机会；
brainnews琪琪（微信号：brainnews_11）或扫码报名咨询
| 地点 | 时间 | 课程 |
| 线上 | 8.14-8.15 | 多模态脑影像数据的处理与分析培训班 |
| 线上 | 8.21-8.22 | 影像组学应用与SCI论文写作培训班 |
| 线上 | 8.14-8.15 | SCI论文插图、机制模式图绘制专题班 |
| 线上 | 8.21-8.22 | 肠道菌与代谢研究课题设计、实验数据分析 |
| 线上 | 8.7-8.8 | 数据分析之SPSS统计思维实战专题 |
| 线上 | 8.7-8.8 | DNA和RNA甲基化数据挖掘、课题设计与基金撰写学习班 |
| 线上 | 8.14-8.15 | CRISPR/Cas9基因编辑技术（包含Base editor）专题研讨会 |
| 线上 | 8.21-8.22 | 影像组学与Python |
