課程概述與目標
本課程旨在教授學生從基礎的結構性與功能性腦影像與擴散張量造影處理流程開始，逐步學習常用的分析工具（如FreeSurfer、FSL、SPM、ANTs），並進一步結合MATLAB中的人工智慧與機器學習工具箱進行分類與回歸模型訓練與驗證。課程以實作導向為主，學生將在期末製作一份個人或小組專題，實際操作腦影像處理流程並應用AI模型進行簡單的神經科學研究分析。
1. 學會結構性腦影像（T1-MRI、DTI）資料的基本處理流程。
2. 熟悉FreeSurfer、FSL、SPM、ANTs等主要影像處理工具的操作。
3. 了解並實作腦區特徵的提取與量化。
4. 使用MATLAB工具建立基本的AI模型（分類與回歸）。
5. 完成一個結合腦影像處理與AI模型分析的期末專題報告。