扩散映射

在本篇文章中，我们将介绍PageRank在Matlab代码中的实现，并结合Diffi扩散映射机器学习算法进行深入探讨。具体内容包括PageRank的基本原理、Matlab实现步骤以及如何结合Diffi算法进行扩展和优化。PageRank是一种用于网页排序的算法，通过计算节点之间的链接关系，得出节点的重要性。Diffi扩散映射则是一种数据降维的技术，它能够将复杂的高维数据映射到低维空间，适用于数据可视化和聚类等应用场景。该文将为您提供完整的代码实现和实验流程，帮助您更好地理解并应用这两种算法。

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。

提供Logistic映射及反Logistic映射的MATLAB代码，与理论相结合，有助于深入理解映射特性。

archive_ magic-api HTTP接口映射框架v2.1.1

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。

生成NSM映射文件步骤： 在Tools菜单中选择“Edit Naming Standards”。 选择“Glossary”选项卡。 输入需要映射的字段。 保存为.nsm文件。

这篇文章总结了MongoDB的映射框架Morphia的基本用法，包括查询和更新等操作。它适合初学者，是学习MongoDB操作的良好入门文档。

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。