前瞻神經影像研究中心現正舉辦系列演講！我們的第4場講座將於 4 月 10 日舉行。
本系列講座旨在分享 核磁共振造影 (MRI) 如何跨領域應用於不同學科。無論你是新進師生、想嘗試跨領域研究的學者，或是對科學新知感興趣的朋友，都歡迎參加！  

📌 講座資訊
時間： 2026年04月10日 (五) 12:30 pm – 2:00 pm
地點： 陽明校區 圖資大樓 402 室 及 線上 (報名後提供連結)
備註： 本次演講提供餐點，實體參與者報名時請填寫飲食限制。

🎙️ 講者介紹
講者： Robert Baumeister 博士
現職： 國立陽明交通大學 前瞻神經影像研究中心 (CARNi) 助理研究員

📖 內容摘要 本演講將展示初步且探索性的分析，比較 3T 與 7T MRI 在形態與功能特徵上的差異，以顯示超高磁場影像在訊號保真度 (Signal Fidelity) 上的顯著提升。 本次演講將帶領大家探討：

• 變異模式檢視： 檢視其底層的潛在變異模式。
• 訊號穩定性評估： 評估功能性訊號的穩定性，了解不同磁場強度如何影響資料一致性。
• 辨識性差異比較： 進一步比較功能性連結 (Functional Connectome) 的辨識性差異。

🔗 報名資訊
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The Center for Advanced Radiology and Neuroimaging (CARNi) is currently hosting its first seminar series! Our fourth session will be held on April 10th.
This seminar series aims to share how Magnetic Resonance Imaging (MRI) is applied across various disciplines. Whether you are a new student or faculty member, a scholar looking to explore interdisciplinary research, or simply interested in scientific advancements, we warmly welcome you to join us!

📌 Seminar Information
Time: 12:30 pm – 2:00 pm, Friday, April 10, 2026
Location: Room 402, Library and Information Communication Building, Yang Ming Campus & Virtual (Link provided upon registration)
Note: Meals will be provided for this event. Please indicate any dietary restrictions if you RSVP for the in-person seminar.

🎙️ Speaker Introduction
Speaker: Dr. Robert Baumeister
Position: Assistant Research Fellow, Center for Advanced Radiology and Neuroimaging (CARNi), NYCU

📖 Abstract This session presents an early and exploratory analysis of morphological and functional features comparing 3T and 7T MRI to showcase the significant signal fidelity gains provided by ultra-high field imaging. This lecture will guide the audience through:

• Variance Pattern Examination: Examining underlying variance patterns between field strengths.
• Signal Stability Assessment: Assessing functional signal stability to determine how field strengths influence data consistency.
• Identifiability Comparison: Evaluating differences in functional connectome identifiability.