快速MRI重建的CUDAGPU上的Matlab坐标正算代码-Impatient-MRI

本教程提供MATLAB练习，用于流方程的应用，涉及具有空间可变对流系数（流-功率侵蚀）的基岩河侵蚀。使用Spyder环境，修改入门Python脚本以绘制河流轮廓，并回答相关问题。入门步骤包括创建文件夹并打开Spyder。练习包括检查代码、绘制河流剖面和回答问题。

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）。

本项目提供了基于Matlab的超松弛迭代重建算法代码，用于T2混洗MRI快速自旋回波成像。该算法通过随机调整回波序列顺序，并在压缩感知框架下进行正则化重建，有效减少图像模糊并恢复全信号动态。相关算法及实现细节请参考Tamir等人的文章[1]。 [1] JI Tamir, M. Uecker, W. Chen, P. Lai, MT Alley, SS Vasanawala, and M. Lustig, . Magn Reson Med 2016 (Early View). doi: 10.1002/mrm.26102

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}

这是用于脑部CT和MRI图像基于模型合成的MATLAB代码。通过此代码，可以根据给定的MR（T1w、T2w、PDw）和CT扫描，合成缺失的模态。代码基于SPM12软件包（及其MB工具箱），无需先行处理，完全无监督训练。如果您认为此代码有用，请在参考部分引用出处。

介绍了一种细节增强的MATLAB代码CEPMRI-opt，用于优化对比增强型前列腺MRI序列的方法。这些代码存储库包含与相关的MATLAB代码，改善前列腺癌的检测。用户可以从Zenodo站点获取必要的.mat文件，具体操作详见MATLAB文件cep_doctor.m。

这是一个用Matlab实现的基于学习的活动轮廓分割方法，经过验证可以成功运行。

MRiLab项目正在迁移到GitHub，最新版本可从MRiLab官网获取。MRiLab是一个数值MRI模拟包，模拟MR信号形成、k空间采集和MR图像重建。它提供了多个专用工具箱，用于分析射频脉冲、设计MR序列、配置多个发射和接收线圈、研究磁场属性和评估实时成像技术。结合这些工具箱，主要MRiLab仿真平台可用于定制虚拟MR实验，支持新技术和应用的原型设计与测试。如果您发现MRiLab对科学成果有帮助，请引用以下论文：基于广义多池交换组织模型的快速逼真MRI模拟，IEEE医学影像交易，2016，doi: 10.1109/TMI.2016.2620961。

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。