Intensive Courses on Statistical Methods for Brain Data

일시: 2011년 10월 14일(금)~15일(토)
장소: 서울대학교 상산수리과학관 101호



[Organizing Committee]

- 임요한 (서울대학교)
- 황동욱 (국가수리과학연구소)

[Invited Speakers]

- 김용대 (서울대학교 통계학과)
- 예종철 (KAIST 바이오및뇌공학과)
- 임요한 (서울대학교 통계학과)
- 정무경 (U. Wisconsin-Madison / 서울대학교 뇌인지과학과)


[Program]

Oct 14 (Friday)

09:00-09:20    등록
09:20-09:30    개회사

09:30-12:20    임요한 - Multiple Testing Procedure
09:30-10:20    Motivation and Overview
    - Multiple testing problem and brain data analysis
    - Multiple testing framework
    - Errors in multiple testing
10:30-11:20    Methods
    - General type-I error rate
    - Family wise error rate
    - Tail probability error rate
11:30-12:20    Application and Other Testing issues

12:30-14:00    Lunch

14:00-16:50    예종철 - Random Field Theory for Neuroimage Analysis
14:00-14:50    Random Field Theory I
    - Excursion probability and p-value
    - Gaussian fields
15:00-15:50    Random Field Theory II
    - Calculation of excursion probability
      . Rice's formula for stochastic process
      . Homogeneous random fields
      . Inhomogeneous random fields
16:00-16:50    Application to Neuroimage Analysis and Conclusion

17:30-19:30    Banquet

Oct 15 (Saturday)

09:00-11:50    김용대 - Sparse Regression
09:00-19:50    Introduction to Sparse Regression
    - Variable selection
    - Penalized regression
    - Lasso
    - Nonconvex penalties - Various penalties
10:00-10:50    Algorithm and Asymptotics
    - Solution path algorithms for Lasso
    - CCCP algorithm for nonconvex penalties
    - Persistency, selection consistency, and oracle property
    - Minimax optimality
11:00-11:50    Sparse Covariance Estimation and Application to Brain Network
    - Covariance selection problem
    - Sparse covariance estimation
    - Semidefinite program
    - Application to brain network

12:00-13:30    Lunch

13:30-16:20    정무경 - Neuroimage Analysis with SurfStat
13:30-14:20    Basic Brain Image Processing
    - Volume data processing and visualization
    - Surface data processing and visualization
    - Network data processing and visualization
14:30-15:20    Statistical Computing in Brain Imaging
    - Image smoothing (volume, surface, network)
    - Monte-Carlo simulation
    - Simulating random fields
    - Simulating random networks
15:30-16:20    SurfStat and Its Extension
    - Cortical structure and thickness modeling
    - Subcortical structure (amygdala, hippocampus) modeling
    - Multivariate linear models with SurfStat
    - Mixed effect models with SurfStat
    - Brain network analysis

16:30-17:00    Closing


[Registration]

- 참가신청 마감: 2011년 10월 7일 (금)
- 참가비: 없음
- 참가신청 (NIMS 등록페이지로 연결)


[Venue]

- 서울대학교 상산수리과학관 101호 (DAUM 지도 연결)


[Co-organized by]

- 계산뇌과학회
- 국가수리과학연구소 (NIMS)
- 서울대학교 데이터과학 연구센터


[Sponsored by]

- 국가수리과학연구소 (NIMS)
- 서울대학교 데이터과학 연구센터


[Contact]

- E-mail: office@cbrain.org