动态增强磁共振成像

动态增强磁共振成像 (DCE-MR) 在成人肿瘤诊断中应用广泛，但其在儿科肿瘤，特别是颅外肿瘤中的应用尚待探索。本研究评估了 DCE-MR 在儿童和年轻成人颅外肿瘤诊断和治疗反应监测中的潜在作用。研究纳入 36 例疑似颅外实体瘤的儿童，包括新诊断和随访病例。通过 DCE-MR 静脉注射造影剂，绘制增强时间曲线并分为三种类型。结果显示，所有良性病例 (n=8) 均表现为 1 型曲线，准确性和阴性预测值均为 100%。恶性肿瘤中，14 例为 3 型曲线，6 例为 2 型曲线，16 例为 1 型曲线。治疗后，所有恶性病例均表现为 2 型或 1 型曲线。此外，术前彩色图上无效区域的百分位数与切除标本组织切片上的坏死区域具有相关性。本研究表明，DCE-MR 在区分良恶性颅外肿瘤以及监测治疗反应方面具有潜在价值，可为临床决策提供参考。

这个项目利用Matlab进行磁共振成像开发。该项目实现了PWM调制，用于信号如声音、余弦和正弦波的处理。

Matlab中inv函数的代码库包括版本1.1、3.2、3.2.1、4.2、5.1、5.2.1至5.2.7，用于盲人和视力对照者嗅觉功能磁共振成像实验分析。依赖关系列在subfun/matlab_exchange中，简化您的工作流程。尚未在Octave上进行过此方法的测试。

通过采集的静息态脑功能磁共振成像数据，分析传统手针和电针足三里穴的人脑持续性效应的中枢神经系统活动。研究选择了12例(6男, 6女，23~27岁)无针刺经历的、右利手健康成年志愿者，分成手针组和电针组。实验中，针刺刺激频率为2 Hz，对足三里进行2 min的双向捻转，采集针刺刺激前后静息态的数据进行预处理和统计分析。结果显示，手针和电针针刺足三里后引起了不同的持续性效应，包括中枢神经系统活动的差异。

MATLAB代码中的fnames磁共振血管造影数据适用于2019年MSC项目的学生。我们使用多种工具，包括FSL、Matlab和VMTK血管建模工具包。我们探索了如何量化不同皮层区域中的血管直径，并通过fsleyes加载到t2w图像中叠加MRA图像。主要使用基本最大强度投影（MIP）探索围绕MIP的想法，探讨了如何形象化和使用模板数据。MATLAB代码可直接下载。

MATLAB工具箱EasySpin是一个基于MATLAB的工具，专门用于模拟和分析电子顺磁共振(EPR)谱和磁力测量数据。EasySpin的主页位于MATLAB的官方网站，同时也可以在GitHub上找到其源代码存储库，包含测试、文档源和构建脚本。要获取经过测试和打包的EasySpin版本，请访问资源主页。在为EasySpin做出贡献之前，请阅读相关指南。

传统核磁共振测量孔隙度常因储层岩石中顺磁物质和黏土而误差偏小。本研究提出一种新方法，利用人工智能算法根据相关因素对核磁共振测量结果进行校准。首先，通过数据挖掘确定影响孔隙度偏差的因素，作为神经网络的参数进行训练，随后优化网络算法与参数，显著降低了实测孔隙度的相对误差，从29.35%降至11.37%。研究表明，人工智能算法在提升核磁共振法测量精度方面具有显著效果。

在cuComplex.h中定义了奇异的复数内容动态链接。为了运行程序，您需要执行以下操作：$ LD_LIBRARY_PATH = $ LD_LIBRARY_PATH：./ gpuNUFFT-2.0.6rc2 / CUDA / bin ./grasp是否应该使用CUSPARSE替代cuBLAS？多个线程可以同时访问同一内存吗？我们应如何理解块与网格？在数据适合两者时，何时最好将其分成几块，何时最好使用网格？参数应该是全局的还是传递给每个子功能的？是否应将子功能分开为单独的文件？为什么/为什么不？在多大程度上应该进行通用编码？例如，是否应该假设要优化的数据大小或数据类型？如何处理错误？在设计程序时，是否必须考虑特定的数据大小？在给定数据大小范围内，是否可以自动优化GPU？您是否正确地从liver_data.mat中提取了数据？在cuBLAS中，是最好将向量的点积与其自身相乘，还是取范数然后对其求平方？对于计算能力

分析共振超声光谱的共振频率和模式形状。这个程序可与材料科学家和工程师常用的RUS样品形状配合使用。包括一篇详解程序动机及用法的论文，以及多个示例材料文件。适用于MATLAB 2006a及更高版本，7.01亦可。如发现自述文件中的错误或拼写错误，请通过电子邮件通知我们。

聚束SAR（Synthetic Aperture Radar）成像技术在雷达成像领域具有重要应用，其成像指标包括分辨率、覆盖范围和数据处理速度等关键参数。聚束SAR成像技术通过合成孔径雷达技术实现高分辨率的地面目标探测，广泛应用于地质勘探、环境监测和灾害评估等领域。