扩散图

MATLAB开发：三维三臂螺旋数据集的判别扩散图分析。通过判别性分析和扩散图展示数据集特征。

通过连续数据挖掘，形成规则度量值序列。通过参数估计，获取度量值特征参数，用于评估规则兴趣度，把握规则演化规律。提出了针对小样本的度量值扩散估计方法，并讨论了不同趋势下的序列参数计算。实验结果表明，该方法准确简便，抗干扰性强。

Matlab实现的平均扩散距离是一种计算技术，用于衡量分子在给定条件下的扩散范围。这项技术利用数学模型和计算算法，分析物质在不同环境中的传播效果。

matlab开发-图像降噪的扩散滤波技术。包括线性扩散滤波、边缘增强线性和非线性各向异性滤波。

Matlab集成的C代码PulseqDiffusion：利用开源PyPulseq进行扩展的加权回波平面成像序列扩散加权成像（DWI）在多种临床应用中具有重要意义，如中风和肿瘤特征表征。尽管有多种与供应商无关的后处理工具可供选择，但出于研究目的，目前尚未提供开放源代码的实施。我们推出了PulseqDiffusion，这是一个跨厂商、多切片单次激发自旋回波回波平面成像（EPI）的开发工具，使用基于扩散脉冲序列的开源包PyPulseq。该工具可以扩展以支持多种b值和方向。我们在以下两个方面进行了验证：（i）在体外模型中测量表观扩散系数，（ii）在人体内脑数据中获得高质量的分数各向异性（FA）和平均扩散率（MD）图。我们提供了Matlab中的基本重建软件，用于从原始k空间数据生成图像。在Example_Data文件夹中，提供了在哥伦比亚大学获取的示例数据，包括虚拟数据（3个方向，5个b值，3个切片）、体内数据（12个方向，1个b值，20个切片）和其他方向（3个b值，20个切片）。后续可以使用免费的后处理工具对图像进行处理，生成定量扩散图。软件包中还包含了使用图像分析软件的示例代码。

快速：扩散成像的标准质量保证管道- De Santis等人。 （提交）用于计算SNR并确定获取QA数据的最佳参数的脚本。 输入：100个b=0图像的nifti文件。 输出：最大b值和体素大小的脚本，用于运行QA，检查b值的线性性，视场上的Gmax均匀性，以及三个逻辑轴上的梯度幂的一致性，并校正梯度不匹配。 输入：使用梯度表Grad_dirs_QA_shuffled.txt获取的体模扩散数据的nifti文件。 输出：带有日期的QA .mat文件，用于比较两个.mat质量保证结果文件的时间稳定性。

本项目文件夹包含一个Matlab程序，用于开发基于对侧大脑区域对称性进行扩散MRI归一化的自动方法。 代码功能 利用大脑对称性自动识别病变区域 标准化图像，以便比较不同患者 代码文件说明 im.m: 管理所有图像并将它们保存在编码环境中的目录，使用niftiread方法读取二进制图像文件 main.m: 包含主要代码逻辑，步骤如下: 大脑方向校正: 使用临时方法创建二进制掩码，并使用regionprops方法调整现实生活中RMI扫描获取的数据方向 （其他步骤的描述，根据实际代码内容填写） 代码使用 编译im.m文件 将MATLAB路径更改为包含im.m的目录 运行main.m文件

这是一个有效数值模拟平台，专门用于控制反常扩散过程的模拟。

这个文件夹包含了我为本科毕业论文编写的代码。'schnackenberg_final.edp'是一个freefem ++文件，包含了Schnackenberg反应扩散系统，使用分数步长法进行时间前进。随后，它利用时间推进到最终稳态，作为牛顿-拉夫森迭代的初始条件。解决方案迅速收敛，确保达到了稳态。我编写了一些MATLAB脚本，以防止对来自'schnackenberg_final.edp'的Newton-Raphson迭代的Jacobian矩阵进行对角线化。 J用于牛顿-拉夫逊迭代的雅可比矩阵。 JStar在对称适应基础上的雅可比行列式。 RMatrix建立一个矩阵R，使得JSTAR = R”ĴR。为了建立R，即转换为对称适应的基础，我们需要运用一些组表示理论。有关详细信息，请参阅完整文档。如果您对全局有兴趣，请阅读文件“在存在对称性的情况下的数值连续和分叉（2014）.pdf”。这些内容在班加罗尔TIFR-CAM的“2014年有限元会议计算PDE会议”上做了介绍。

DIPY是一个基于Python的工具箱，专门用于分析MR扩散成像数据。它提供了一系列算法，涵盖了从数据预处理到统计分析的各个方面，包括去噪、配准、重建、追踪、聚类以及可视化。