mri专题

【MRI基础】TR 和 TE 时间概念

重复时间 (TR) 磁共振成像 (MRI) 中的 TR（重复时间，repetition time）是施加于同一切片的连续脉冲序列之间的时间间隔。具体而言，TR 是施加一个 RF（射频）脉冲与施加下一个 RF 脉冲之间的持续时间。TR 以毫秒 (ms) 为单位，主要控制后续脉冲之前的纵向弛豫程度（T1 弛豫），使其成为显著影响 MRI 中的图像对比度和信号特性的重要参数。回声时间 (TE)

【MRI基础】对比度噪声比CNR概念

CNR代表 MRI 中的对比度噪声比。它是通过测量不同组织或感兴趣区域 (ROI) 相对于背景噪声的对比度来评估 MRI 图像质量的指标。更高的 CNR 表示更好的图像质量，因为它表示被比较的区域之间的区别更清晰。 CNR，contrast to noise ratio 基本概念对比度：这是指图像中两个区域之间的信号强度差异。例如，它可能是肿瘤S1与周围健康组织上之间的差异

基于新型切片轮廓转换超分辨率的深度生成网络的高分辨率3D MRI重建

高分辨率磁共振成像(MRI)序列，如3D Turbo或快速自旋回波(TSE/FSE)成像，在临床上备受欢迎，但在转换成首选方向时往往因扫描时间过长而产生模糊问题。因此，常常采用多层面二维(2D)TSE成像，因其高平面分辨率而被广泛使用，但在临床上由于体素拉长和由于阶梯状伪影而导致的横向分辨率不佳，以及由于无法生成多平面重建而受到限制。因此，需要在不同的正交成像平面上获取多个2D TSE扫描，而这样

基于多模态MRI中深层语义和边缘信息融合的脑肿瘤分割 | 文献速递-深度学习肿瘤自动分割

Title 题目 Brain tumor segmentation based on the fusion of deep semantics and edge information in multimodal MRI 基于多模态MRI中深层语义和边缘信息融合的脑肿瘤分割 01 文献速递介绍医学图像分割是医学图像处理领域的重要课题。其中，脑肿瘤分割旨在从图像中定位多种类

论文阅读：A multi-sequences MRI deep framework study applied to glioma classfication

论文标题： A multi-sequences MRI deep framework study pplied to glioma classfication 翻译：多序列MRI深度框架研究在胶质瘤分类中的应用摘要胶质瘤是最重要的中枢神经系统肿瘤之一，在男性和女性最常见的癌症中排名第15位。磁共振成像(MRI)是医学专家诊断神经胶质瘤的常用工具。根据病理的严重程度，从MRI中选择一组多序

【图像分割】基于matlab GUI FCMKFCM MRI图像分割【含Matlab源码 582期】

✅博主简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，Matlab项目合作可私信。 🍎个人主页：海神之光 🏆代码获取方式：海神之光Matlab王者学习之路—代码获取方式 ⛳️座右铭：行百里者，半于九十。更多Matlab仿真内容点击👇 Matlab图像处理（进阶版）路径规划（Matlab）神经网络预测与分类（Matlab）优化求解（Matlab）语音处理（Matlab

【医学图像分割】基于matlab磁共振成像 (MRI) 数值模拟平台【含Matlab源码 826期】

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【深度学习】脑部MRI图像分割

案例4：脑部MRI图像分割相关知识点：语义分割、医学图像处理（skimage, medpy）、可视化（matplotlib） 1 任务目标 1.1 任务简介本次案例将使用深度学习技术来完成脑部MRI(磁共振)图像分割任务，即对于处理好的一张MRI图像，通过神经网络分割出其中病变的区域。本次案例使用的数据集来自Kaggle[1]，共包含110位病人的MRI数据，每位病人对应多张通道数为3

脑部MRI图像灰白质分割以及体积测量方法研究综述

脑部各区域体积测量方法研究一，研究背景脑组织形态学研究是临床判断脑组织的正常老化与病理过程的重要方法，近２０年来，随着医学影像学的高速发展，临床医师对人体病变部位的观察更直接、更便捷、更清晰，疾病的确诊率也更高，使得脑组织形态学方法成为脑科疾病中重要的诊断方法。比如，通过人体小脑体积的变化来诊断癫痫、人体海马体体积的变化来诊断帕金森（PD）或者阿尔兹海默（AD）等。本文主要以海马体体

1295584-83-6，NOTA 马来酰亚胺，可通过与铁离子结合增强MRI信号

您好，欢迎来到新研之家文章关键词：1295584-83-6，NOTA Maleimide，NOTA Mal，NOTA马来酰亚胺一、基本信息产品简介：NOTA Maleimide has good water solubility and stability, which enables it to maintain stable performance under various ex

【论文阅读】Augmented Transformer network for MRI brain tumor segmentation

Zhang M, Liu D, Sun Q, et al. Augmented transformer network for MRI brain tumor segmentation[J]. Journal of King Saud University-Computer and Information Sciences, 2024: 101917. [开源] IF 6.9 SCIE JCI 1

ZGGO:Cr0.02,Nd0.4长余辉纳米材料,用于生物成像（荧光、X射线、MRI）

ZGGO:Cr0.02,Nd0.4长余辉纳米材料,用于生物成像（荧光、X射线、MRI）描述在不同浓度的纳米颗粒中,ZGGO:Cr0。02,Nd0。02表现出强的NIR-II余辉强度,从Cr3+到Nd3+的相应能量转移效率为25.9%。此外,与Cr3+单掺杂纳米颗粒相比,在分散于水、人血清白蛋白溶液和模拟溶酶体环境中的Nd3+/Cr3+共掺杂纳米颗粒中可以观察到增强的X射线激发余辉成像。通过X射

如何使用robex处理MRI大脑图片+后续工作疑问

.在昨天到今天下午，一直很烦恼如何去使用robex对MRI照片进行处理（剥离脑壳），刚刚终于知道应该如何处理。我在robex软件的讨论区发现了配准模板在ref_vols文件夹下，将其中的压缩文件中的nii照片在matlab中读取并查看以后，发现模板是一组的二维切面（3D volume）。分析和查看nii格式照片的工具包在https://ww2.mathworks.cn/matlabcentra

文献速递：PET-影像组学专题--临床上在乳腺癌方面PET-MRI的进展

文献速递：PET-影像组学专题–临床上在乳腺癌方面PET-MRI的进展 01 文献速递介绍成像在乳腺癌的筛查、诊断、分期和管理中扮演着关键角色。乳房X线摄影（mammography）、超声检查和动态增强乳腺MRI是主要的乳腺癌成像方法。对于怀疑或已知有转移性疾病的患者，使用CT、骨显像或PET-CT进行全身成像。PET-CT成像中用于乳腺癌患者的标准放射药物是2-[¹⁸F]氟-2-脱氧-D

基于GAN的多尺度门合并多模态MRI图像合成

Multi-Modal MRI Image Synthesis via GAN With Multi-Scale Gate Mergence 基于GAN的多尺度门合并多模态MRI图像合成背景贡献实验方法生成器gate mergence (GM) strategy（门控融合策略）判别器损失函数Thinking 基于GAN的多尺度门合并多模态MRI图像合成 IEEE JOURNA

医疗影像数据集—CT、X光、骨折、阿尔茨海默病MRI、肺部、肿瘤疾病等图像数据集

最近收集了一大波关于CT、X光等医疗方面的数据集包含骨折、阿尔茨海默病MRI、肺部疾病等类型的医疗影像数据，废话不多说，给大家逐一介绍！！ 1、彩色预处理阿尔茨海默病MRI(磁共振成像)图像数据集彩色预处理阿尔茨海默病MRI(磁共振成像)所有的图像都被调整为128 x 128像素。该数据集有四类图像。该数据集由总共6400张MRI图像组成。1类轻度痴呆(896张图片)2类中度痴呆(64张

医疗影像数据集—CT、X光、骨折、阿尔茨海默病MRI、肺部、肿瘤疾病等图像数据集

最近收集了一大波关于CT、X光等医疗方面的数据集包含骨折、阿尔茨海默病MRI、肺部疾病等类型的医疗影像数据，废话不多说，给大家逐一介绍！！ 1、彩色预处理阿尔茨海默病MRI(磁共振成像)图像数据集彩色预处理阿尔茨海默病MRI(磁共振成像)所有的图像都被调整为128 x 128像素。该数据集有四类图像。该数据集由总共6400张MRI图像组成。1类轻度痴呆(896张图片)2类中度痴呆(64张

MRI Birdcage-Type Coil at 64 MHz

【转自http://www.remcom.com/examples/mri-birdcage-type-coil-at-64-mhz.html】 A conventional birdcage coil that operates at 64 MHz (1.5 T) is simulated using XFdtd Release 7 and the ability to analyze th

你值得拥有！优质MRI在线学习视频、网站、书籍教材汇总

《本文同步发布于“脑之说”微信公众号，欢迎搜索关注~~》 MRI的知识涉及方方面面，且不论有各种模态的MRI，单单是我们科研中最常用的技术之一fMRI，就使得很多初学者摸不着头脑。为了便于初学者学习，笔者在这里倾心整理优质的MRI在线视频教程、学习网站和书籍教材等学习素材，希望对正在MRI学习路上的朋友有所帮助（注：部分内容来源于行上行下） MRI在线视频教程台湾國立陽明大學卢家锋教授

Parallel MRI

Contents 4.1 Introduction4.2 Parallel Imaging as an Inverse Problem .4.2.1Forward Model ………4.2.2Image Reconstruction ………4.2.3Regularization……4.2.4Discretization………………4.2.5Numerical Optimization … 4

MRI数据处理

1.数据集ADNI 2.工具包NIFTI 上GitHub下载了一个，放到MATLAB的toolbox目录下，并设置路径 3.load nii = load_nii( 'ADNI_011_S_1080_MR_MPR__GradWarp__B1_Correction__N3__Scaled_Br_20070109192452043_S23159_I35591.nii' );view_

BTS-GAN：基于MRI和条件对抗性网络的乳腺肿瘤计算机辅助分割系统

BTS-GAN: Computer-aided segmentation system for breast tumor using MRI and conditional adversarial networks BTS-GAN：基于MRI和条件对抗性网络的乳腺肿瘤计算机辅助分割系统背景贡献实验方法Parallel dilated convolution module（并行扩展卷积模块）

[深度学习论文笔记]A Two-Stage Cascade Model for MRI Brain Tumor Segmentation

[深度学习论文笔记] A Two-Stage Cascade Model with Variational Autoencoders and Attention Gates for MRI Brain Tumor Segmentation 磁共振脑肿瘤分割的变分自动编码器和注意门两阶段级联模型论文：https://arxiv.org/abs/2011.02881 代码：https://githu

Image Synthesis in Multi-Contrast MRI With Conditional Generative Adversarial Networks—论文解读

Image Synthesis in Multi-Contrast MRI With Conditional Generative Adversarial Networks 文章概述及亮点摘要介绍方法数据集数据归一化与图像配准网络训练用于比较的模型实验基于GAN的模型比较和SOAT合成方法比较光谱密度分析泛化性抗噪性代码文章概述及亮点作者的应用场景单模态的不同对比图像间的

医学影像系统源码（MRI、CT三维重建）

一、MRI概述核磁共振成像（英语：Nuclear Magnetic Resonance Imaging，简称NMRI），又称自旋成像（英语：spin imaging），也称磁共振成像（Magnetic Resonance Imaging，简称MRI），台湾又称磁振造影，香港又称磁力共振扫描，是利用核磁共振（nuclear magnetic resonance，简称NMR）原理，依据所释放的能量

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