扩散MRI

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Matlab程序实现扩散MRI自动归一化
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
快速用于扩散成像的标准质量保证管道基于扩散MRI数据的质量保证-matlab开发
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。
快速MRI重建的CUDAGPU上的Matlab坐标正算代码-Impatient-MRI
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。
FSL MRI脑影像分析指南
FSL MRI脑影像分析指南 本指南概述使用FSL软件包进行MRI脑影像分析的流程及常用工具: 1. 安装与学习资源: FSL官方网站提供详细的安装教程。 FSL Course是深入学习FSL的优秀资源。 2. 预处理: 颅骨剥离 (BET): 去除头骨及非脑组织。 感兴趣区域选取 (FSLROI): 提取目标脑区。 3. 图像分割: FAST: 基于模型的快速组织分割,包含偏置场校正功能。 Partial Volume Segmentation: 处理组织边界模糊问题,提高分割精度。 4. 结果统计与分析: FSLSTATS: 提取分割结果的统计指标(如体积、平均强度等)。 FIRST: 皮层下结构(如海马、丘脑)的自动分割与统计分析。 Vertex Analysis: 基于表面的皮层形态学分析。 Volumetric Analysis: 基于体素的脑区体积分析。 5. 信息汇总: 整合分析结果,撰写研究报告。
度量值序列信息扩散估计
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
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。
基于学习的心脏MRI图像分割方法
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 v1.2.1MRI Simulation Platform in MATLAB
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。
matlab开发-图像降噪的扩散滤波技术
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C代码PulseqDiffusion脉冲扩散
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。