优化前列腺MRI序列的MATLAB代码CEPMRI-opt详解

这段Matlab代码经过验证，能够预测前列腺癌放疗后PSA生化复发的可能性。

此Matlab代码实现了使用多频带脉冲的稳态ihMT序列，扩展了先前工作的非选择性多频带RF脉冲模拟bSSFP和SPGR MRI序列的功能。代码根据GNU通用公共许可证v3分发，详细说明了理论和实验。请适当引用并将链接回此存储库。

DFT的Matlab源代码实现了MRI图像的稀疏优化重建。该实现采用非凸惩罚函数，鼓励稀疏性。所选惩罚函数为最小最大凹惩罚（MCP），用户可以通过直接运行main.m来比较流行方法与此实现之间的效果。Randon变换代码和DFT的反投影由Mark Bangert编写，解算器文件位于解算器文件夹中，用户可根据需求选择相应解算器。GIST_MCP.m使用Barzilai-Borwein步长的近端梯度法，而GIST_MCP_Nesterov.m则使用Nesterov加速的近端梯度法。详细的Nesterov加速近端梯度算法说明可参见Bo Wen等人的研究，该研究展示了在非凸非光滑最小化问题中的线性收敛性，得到了香港研究资助局的支持（PolyU253008/15）。

Uchronia是一个C++库，专注于多维时间序列及其集合预测。该库支持多种数据类型，包括数字和非数字，通过统一的C API为R、Python、MATLAB等语言提供高级绑定。设计目标包括提高数据处理效率和跨语言兼容性，从交互式探索到高性能计算，确保数据完整性和可扩展性。

Matlab坐标正算代码现已经优化至支持CUDAGPU加速，可用于快速MRI图像重建。

这篇文章讨论了如何使用Matlab开发工具来查找具有相位和幅度图的离散傅立叶变换。

Thang Luong、Eugene Brevdo和赵瑞编写的神经机器翻译（seq2seq）教程，这是谷歌项目的一个分支。本教程帮助使用稳定TensorFlow版本的研究者快速上手。它详细介绍了如何构建竞争力强的seq2seq模型，特别适用于神经机器翻译任务。教程提供了最新的解码器/注意包装器，结合了TensorFlow 1.2数据迭代器和专业的递归模型知识，为构建最佳NMT模型提供了实用的提示和技巧。完整的实验结果和预训练模型在公开可用的数据集上进行验证。

时间序列数据分析的Matlab实现代码。

MATLAB环境中的代码示例，用于估计和解调磁共振水脂成像中的场图贡献。该代码改进了基于化学位移编码的水脂分离方法，考虑了磁场贡献的详细内容。参考文献：Diefenbach, MN, Ruschke, S., Eggers, H., Meineke, J., Rummeny, EJ, & Karampinos, DC (2018)，磁共振在医学，80（3），990-1004。 @article{diefenbach18_improv_chemic_shift_encod_based, author = {Maximilian N. Diefenbach and Stefan Ruschke and Holger Eggers and Jakob Meineke and Ernst J. Rummeny and Dimitrios C. Karampinos}, title = {Improving Chemical Shift Encoding-Based Water-Fat Separation Based on a Detailed Consideration of Magn}