第二届脑电深度学习班(南京,7.15-19)
- 2026-06-27 14:22:02
思影科技将于2026年7月15日-- 2026年7月19日（周三—周日）在南京举办第二届脑电深度学习班（详见课表安排）。
1、培训简介
脑电图（EEG）作为神经科学研究和临床诊断的重要工具，以其毫秒级的时间分辨率，在癫痫检测、情绪识别、运动想象解码等任务中发挥着不可替代的作用。然而，传统EEG信号分析高度依赖人工特征工程，不仅耗时耗力，更受限于人类对复杂脑活动模式的认知边界——许多隐藏在数据中的微妙病理特征可能被忽略。
深度学习的崛起为EEG分析带来了革命性范式转变。通过端到端的自动特征学习，深度神经网络能够直接从原始EEG信号中挖掘出与分类任务相关的时空模式：无论是癫痫发作前的微伏级变化，不同情绪状态下的脑区协同活动，还是运动想象时特定皮层的节律波动，都能被模型精准捕捉。本课程聚焦EEG深度学习的三大核心分类任务——疾病诊断（如癫痫、精神分裂症）、情绪识别（如效价/唤醒度二分类）和运动想象解码（如左右手运动想象），系统讲解如何针对不同任务设计最优的深度学习方案。
课程围绕四大核心模型展开：多层感知机（MLP）作为深度学习的起点，帮助学员理解特征组合的基本原理；卷积神经网络（CNN）以其局部连接和权值共享的特性，天然适配EEG的多通道时空结构——我们将深入对比1D CNN和2D CNN在处理EEG数据时的本质区别；循环神经网络（RNN/LSTM）擅长建模EEG信号的时序依赖关系，在癫痫发作预测等长程任务中表现优异；自编码器则引入了无监督学习的新视角，使研究者能够利用海量无标签EEG数据进行预训练，在小样本疾病诊断场景中显著提升分类性能。
本次课程为深度学习EEG进阶提高课程，参加者需要具备一定的机器学习基础（如SVM、随机森林等基本知识）及 EEG数据分析经验（预处理、ERP分析、功率谱分析等）。有条件的学员可先参加思影的脑电入门班和脑电机器学习班，详情请浏览以下链接（直接点击即可浏览），感谢转发支持。(可添加微信号19962074063或18983979082咨询，感谢推荐)：
上海：
广州：
北京：
南京：
重庆：
数据处理业务介绍：
思影科技深度学习（Deep Learning)影像组学数据处理
2、培训对象
此次培训的对象是希望利用深度学习影像组学技术进行临床研究的医生、高校教师与在校学生等，思影科技一直坚持小班教学的方式，并配备教辅人员，后续提供在线支持，及时解决学员数据处理中存在的问题。参加本次课程的学员本人可免费重修一次（不限时间和地点），如果您感兴趣请及早报名或联系微信19962074063咨询。
内容主要包括：深度学习环境配置，Python&Torch，深度学习基础架构及实战，CNN系列深度解析，RNN和LSTM模型，自编码器（AE）及其变体。
注：如方便，请于会议开始前一天到达会场（10:00-20:00）熟悉场地及安装软件、拷贝资料等事宜，上课时间为9:00-12:00，14:00-17:00，18:00-21:00。
3.课程安排:
时间 | 课程名 | 主要内容 | |
第一天 李一帆 7.15 | 上午 | 深度学习环境配置 | lEEG深度学习统一开发环境说明（Windows / GPU） lPyTorch + CUDA 一站式配置 l常见环境报错与解决（显存 / CUDA / 版本冲突） |
下午 | Python & Torch（一） | lPython基础(数据类型/numpy/pandas/matplotlib/流程控制) | |
晚上 | Python & Torch（二） | lPython 在 DL 中的最小语法集合 lNumPy / PyTorch Tensor 对照 lDataset / DataLoader 核心机制 lEEG数据的读取 | |
第二天 李一帆 7.16 | 上午 | 深度学习基础架构与实战（一） | l机器学习 vs 深度学习 l深度学习在EEG的常见应用 |
下午 | 深度学习基础架构与实战（二） | l神经网络架构 l单层感知机（SLP） l多层感知机（MLP） | |
第三天 李一帆 7.17 | 上午 | 卷积神经网络（CNN）：1D和2D架构 | l从MLP到CNN：卷积和池化概念 l1D-CNN使用场景 l2D-CNN使用场景 |
下午 | 卷积神经网络（CNN）： EEG经典模型 | lDeep4Net网络结构 lShallowFBCSPNet网络结构 lEEGNet网络结构 | |
第四天 安致远 7.18 | 上午 | 长短时记忆网络（LSTM） | l时间序列建模场景 lLSTM详解 |
下午 | CNN-LSTM混合模型 | l混合模型思想 lCNN-LSTM实战 | |
第五天 安致远 7.19 | 上午 | 自编码器（Autoencoder） | l自编码器核心思想 l自编码器常见变体 |
下午 | 自编码器EEG实战 | l基于自编码器的特征提取 l基于自编码器的分类模型 |
4、培训人数
此次课程限定人数，报名敬请从速。
5、培训地点
南京市鼓楼区山西路7号苏宁银河大厦21层2109室，具体见会议指南。
6、培训费用
所有参会人员3500/人（含资料费、培训费，交通及食宿费自理）。
7、报名方式
请将报名回执发送至：syfmri@vip.163.com，可添加微信19962074063或18983979082获取报名表及盖章版本通知。
8、缴费方式
银行转账（转账信息见回执表）或者支付宝（shyfmri@163.com，户名：南京思恒影科技有限公司），也可现场刷公务卡，如需其他缴费方式，请与我们联系，联系方式见下文，谢绝录像，主办方提供发票。
9、联系方式
联系人：杨晓飞。
电话：025-86703770/18580429226
10、备注
请各位学员自带笔记本电脑Windows64位系统（(推荐win10)、i5及以上、8G内存、50G剩余存储空间等基本配置；如无特殊情况请不要带苹果电脑，如确实只能用苹果电脑，苹果Mac电脑请提前使用Bootcamp加装Windows64位系统）；学员自己有数据的可以带3-5例进行现场处理；请将回执表发送至syfmri@vip.163.com并及时缴费，便于安排。
报名回执表
单位名称、税号 （发票抬头） | |||||
姓名 | 性别 | 邮箱 | |||
电话号码 | 科室/专业 | ||||
缴费方式 | □转账 □支付宝 □刷卡（请选择在□打√） | ||||
银行信息 | 账户名称：南京思恒影科技有限公司 账号：10103301040012336 开户行：中国农业银行股份有限公司南京高楼门支行 | ||||
汇款备注 | 第二届脑电深度学习班+姓名 |
注：请完整填写回执表后回传给我们，以便给您发送确认函，谢谢支持！
11、在线支持服务
思影科技将为参加培训的学员提供免费的在线支持与帮助，确保学员能够熟练掌握数据处理方法。
12、人员简介
李一帆，思影科技高级工程师，拥有多个影像组学数据处理项目经验。
安致远，硕士，思影科技高级工程师，拥有多个组学数据处理项目经验。
链接:
https://pan.baidu.com/s/10r3uhfZtqVivCHVT1sxyAg
提取码: 1f8i
脑电及红外、眼动：
上海：
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北京：
南京：
重庆：
北京：
第八届PET（正电子发射断层成像技术）数据处理班（北京，7.2-7）
南京：
广州：
重庆：
数据处理业务介绍：
思影科技深度学习（Deep Learning)影像组学数据处理
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