MRI分析

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。

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。

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。

MATLAB小鼠脑部MRI多图谱分割和形态分析工具包（MASMAT），由Da Ma开发，通过基于配准的分段传播和多图集标签融合实现自动化脑结构分割。该工具包适用于小鼠脑部MRI图像，用户可从Github获取示例地图集。详细的管道说明请参阅相关论文。

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

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。

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）。

评估脑肿瘤的三维磁共振成像在医学上具有多方面的应用。医院通常使用2D MRI检查肿瘤的形态和不规则性，经由专业医生检视并进行计算机诊断工具（CDT）确认。本研究开发一种高准确性的CDT，以支持MRI的轴向视图（AV）、冠状视图（CV）和矢状视图（SV）上的肿瘤检测。