MRI

rs-mri对adhd判断的可行性质疑

标题很唬人，就是说，通过大脑血液氧气/co2浓度核磁共振数据能不能判断一个人有没有多动症呢？很多研究都认为可以，提出了各种分析方法，拟合出各种看似靠谱的结果。最好的结果甚至有75%的准确率。我个人是非常质疑的。我不是学医的，是学软件的，业余搞搞数据分析。搞到这么个题目做毕设。做不出来所以就只剩下牢骚了。血氧浓度信号(BOLD)象征着大脑哪个部分正在需要能量。也就是活跃了。据此来区分对照组和患者。看
thehgz·2023-03-22 11:01

十六、失真校正

一旦采集到数据，就无法从丢失严重的区域检索数据，因此最好采用减少丢失的MRI采集方法。了解每个数据
Dawn_20bf·2023-03-20 01:31

Hand modeling and simulation using stabilized magnetic resonance imaging

Handmodelingandsimulationusingstabilizedmagneticresonanceimaging2019Siggraphhttp://barbic.usc.edu/hand-mri
Reyuwei·2023-03-18 09:52

10 | 脑袋越大就会越聪明么？

在正文开始之前，让我们先看看这张图：三种不同的脑尺寸MRI对比图源：doi：10.31887/DCNS.2018.20.4/g
地平线HOA·2023-03-17 06:11

fMRI数据的一些基本概念

K空间-image空间个人认为有点类似频域和空域之间用傅里叶变换的转换MRI和fMRI的一些区别
NH3_·2023-03-16 13:03

基于张量变换域低秩正则化的图像恢复方法

在空间上，图像本身就具有结构相似性，在高光谱图像的第三个模态上，又具有波段上的相关性（MRI、RGB图像都具有相似的性质）。这就使得图像的三阶张量表现出一定的低秩性，因而低秩约束被广泛应用于图像恢复。
山科智能信息处理实验室·2023-03-15 07:55

基于深度学习的医学图像配准笔记

比如，MRI对软组织成像效果较好，而CT对骨骼等成像效果较好。如果想结合两张不同的医学图像的信息进行诊断，就需要丰富的经验。
棉花糖灬·2023-03-13 16:56

虹科案例 | 光纤传感器实现了新的核磁共振应用!

背景介绍光纤传感器已成为推动MRI最新功能套件升级和新MRI设备设计背后的关键技术。将患者的某些活动与MRI成像系统同步是越来越受重视的需求。
虹科—传感器事业部·2023-02-24 03:41

虹科案例 | 实现了新的核磁共振应用!（下）

摘要光纤传感器已成为推动MRI最新功能套件升级和新MRI设备设计背后的关键技术。
虹科—传感器事业部·2023-02-24 03:41

看美剧学习英语

1.不是所有的美剧都适合学英语如果喜欢看如《24小时》这样的动作片,那你基本会讲一口流利的"呯""轰""啊"之类的开枪爆炸声英语.如果你喜欢看如《豪斯医生》这种专业性很强的片子,那你基本会讲一些如MRI
wzk456·2023-02-22 02:50

如何用美剧真正提升你的英语水平

1.不是所有的美剧都适合学英语如果喜欢看如《24小时》这样的动作片，那你基本会讲一口流利的"呯""轰""啊"之类的开枪爆炸声英语；如果你喜欢看如《豪斯医生》这种专业性很强的片子，那你基本会讲一些如MRI
fangzhibin4712·2023-02-22 01:51

python医学影像2Ddicom文件转成3Dnii文件(保留原始dicom信息)

最近处理医院影像数据时,遇到的需求:把预处理后的MRI影像的每个序列的所有dicom文件保存成nii文件,并且要保留原始的dicom信息预处理后的MRI影像序列image.png每个序列下有多张dicom
Nick是老外·2023-02-17 17:58

rails 简明教程-单元测试-rspec 入门教程

#Call'byebug'anywhereinthecodetostopexecutionandgetadebuggerconsolegem'byebug',platforms:[:mri,:mingw
petter102·2023-02-07 11:21

Generation of 3D Brain MRI Using Auto-Encoding Generative Adversarial Networks论文解读

Generationof3DBrainMRIUsingAuto-EncodingGenerativeAdversarialNetworks摘要介绍方法模型结构损失函数训练流程  本文出自MICCAI2019。摘要  随着深度学习在医学图像分析任务中显示出前所未有的成功，缺乏足够的医学数据正成为一个关键问题。近年来，利用生成对抗网络（GAN）解决有限数据问题的尝试在生成具有多样性的真实图像方面取得了
风雪夜归人o·2023-02-06 18:46

有关头部和脑部MRI扫描的知识

磁共振成像（MRI）扫描提供特定身体部位的3D图像。扫描从各个角度生成高度详细的图像。根据扫描的目的，医生可能会建议对比度，这是一个人事先服用的物质。它有助于更清晰地定义图像。
流氓绅士·2023-02-06 18:56

PnP-AdaNet学习笔记

，欧阳程，陈程，陈浩，本格洛克，庄霞海，衡鹏安题目：PnP-AdaNet：即插即用的对抗性域自适应网络与跨模式心脏分割的基准数据集：MICCAI2017多模态全心分割（MM-WHS）的挑战提供了20幅MRI
很快入睡很快醒·2023-02-06 10:41

使用弥散MRI构建连接体：Why，How和But

导读为什么弥散MRI成为了体内映射连接组的主要方法？不同的图像采集参数、纤维示踪算法和其他方法选择如何影响连接组估计？决定连接组重建成败的主要因素是什么？这些是本文中要解决的一些关键问题。
茗创科技·2023-02-03 23:00

基于功能连通性MRI对大脑皮层的局部功能分区进行划分

人类大脑皮层是一层薄薄的折叠神经组织，为感觉和运动功能以及区分人类和其他动物的更高级的心理过程提供了基础。复杂的行为源于神经信号在不同皮层区域的网络之间的转换，这些区域被认为是神经处理的假定原子。因此，准确标记皮层区域是系统神经科学中的一个重要问题。传统上，皮层区域的定义基于皮层区域应表现出的不同的功能、结构、连通性和脑地形。这些标准中的每一个都可以使用广泛的侵入性技术进行研究，包括行为操作期间的
思影科技·2023-02-03 23:55

python dicom 3d,python医学影像2Ddicom文件转成3Dnii文件(保留原始dicom信息)

最近处理医院影像数据时,遇到的需求:把预处理后的MRI影像的每个序列的所有dicom文件保存成nii文件,并且要保留原始的dicom信息预处理后的MRI影像序列image.png每个序列下有多张dicom
读书猫CC·2023-02-01 13:21

医学图像将dcm格式转化的nii格式如何处理

1.数据格式在MRI数据不同序列下存放着dcm格式的数据，以及单个nii格式的mask文件，所以需要将data和label分离。
Jorko的浪漫宇宙·2023-02-01 13:19

Nature子刊：大脑在局部区域的结构-功能耦合的遗传度与个体差异

在本文中使用来自人类连接组计划的扩散加权MRI和静息态功能MRI数据量化了健康年轻成人在局部脑区水平的SC-FC耦合，并研究了SC-FC耦合是否可遗传以及SC-FC耦合的个体差异。
思影科技·2023-01-31 14:14

陪您一起走人生（5）歌手

我把父亲的病历和CT、MRI
老罗xt·2023-01-31 08:16

AI技术在颅脑影像的应用

MRI、CT（三维图像）之类的医疗图像和视频非常类似——它们都是在第三个维度上对二维空间信息进行编码。
给力桃·2023-01-30 14:57

数字图像处理 冈萨雷斯（第四版）图像配准

对图像进行特征提取得到特征点；（关键步骤）通过进行相似性度量找到匹配的特征点对；通过匹配的特征点对得到图像空间坐标变换参数；最后由坐标变换参数进行图像配准图像配准的例子包括对齐两幅或多幅几乎在同一时间但用不同成像系统如MRI
小哈蒙德·2023-01-30 08:05

GAN+压缩感知【论文理解】

论文地址：http://eprints.lincoln.ac.uk/31056/1/Deep_CS_MRI_Paper.pdf最近在学习GAN与压缩感知（CompressedSensing，CS）相结合的论文
飘来的笔迹是深藏激情你的心语·2023-01-28 06:17

自我拷问

针灸（穴位、解剖肌肉、神经、CT、MRI）方剂、中药、伤寒论、金贵要略。
糖宝0·2023-01-28 04:48

使用 Monai 和 PyTorch 预处理 3D Volumes以进行肿瘤分割

医学图像有很多不同的类型，例如MRI（主要用于脑肿瘤分割）、CT扫描、PET扫描等。本文将重点介绍CT扫描，但同样的
求则得之，舍则失之·2023-01-19 06:23

IVD-Net：多模态UNet在MRI中的椎间盘定位和分割

在本文中，每种MRI模态的数据都以不同的路径进行处理，以更好的利用每个模态独特的信息，第二在每条路径和不同路径之间都紧密连接，使模型能够自由的学习应该在哪里以及如何处理和组合不同的模式。
不想敲代码的小杨·2023-01-18 21:35

C#，图像二值化（24）——局部阈值算法的NiBlack算法及源程序

磁性捐赠的脑组织共振成像（MRI）在许多领域是非常重要的问题例如手术和治疗。最常见的分割图像的最简单方法是使用阈值。在这项工作中，我们提出了一个有效的实现阈值，并给出详细的比较了现有的局部阈值算法。
深度混淆·2023-01-17 12:27

『医学影像』基于Unet模型实现脊柱CT定位（中）

在项目『医学影像』基于Unet+++实现脊柱MRI定位（上）中，笔者初步探索了基于分割网络实现锥体定位的可行性。但医疗数据种类繁多，并且成像原理各不相同,与此相关的数据集非常稀缺。
AI Studio·2023-01-17 11:12

LGE-MRI是什么呢？

心肌钆对比剂延迟强化MRI能够全面评价心脏结构、功能、心肌灌注和活性，提供诊断、治疗和预后等重要信息。
林君恒·2023-01-17 09:30

matlab 增加图像对比度_影像时间 | 医学图像预处理

医学图像处理的对象主要有X-射线成像、CT成像、核磁共振成像(MRI)和核医学成像(NMI)等。
weixin_39910824·2023-01-15 10:13

医学影像学习记录 知识点

医学影像入门#仅用来记录学习过程磁共振共像（MagneticResonanceImaging，MRI）1.功能像数据(FunctionalMRI,fMRI)结构像数据(StructuralMRI,sMRI
一只小白茸·2023-01-13 12:37

医学影像分割入门MRI关于T1、T2、Flair等概念

医学影像分割入门MRI关于T1、T2、Flair等概念相关概念：医学影像分割,是深度学习与医学的结合,通过对医学影像的分析处理,实现对病灶部位的自动分割.MRIMRI是磁共振成像(MegneticResonaceImaging
Owenhhhh·2023-01-13 06:50

Diffusion-weighted in MRI 学习笔记（二）

最近准备写一篇纤维束的文章，于是重新回顾了我之前做的笔记。其实上一份关于弥散像的学习笔记已经很详细了，基本科普了大致的流程。这个笔记（二）主要是记录一些补充性的知识，以及我的个人体会。所有这些笔记或多或少都会有些知识的遗漏，毕竟我也不是专业弄这个方向的。我建议要着手这方面的同学，去看看官方文档，获取更详细的知识。MRtrix3官方文档地址：https://mrtrix.readthedocs.io
clancy_wu·2023-01-12 21:38

虹科案例 | 实现了新的核磁共振应用!（下）

摘要光纤传感器已成为推动MRI最新功能套件升级和新MRI设备设计背后的关键技术。
虹科电子科技·2023-01-11 16:31

阿尔茨海默病与正常衰老中的脑萎缩研究进展

得益于其安全性和可靠性，磁共振成像(magneticresonanceimaging,MRI)被广泛应用于临床工作和研究领域，很大程度上能够帮助我们理解阿尔茨海默病(Alzheimer’sdisease
思影科技·2023-01-09 15:36

最小二乘问题

最小二乘问题min⁡f(x)=12∑i=1mri2(x)=12r(x)Tr(x)x∈Rn,m⩾n(1)\minf\left(x\right)=\dfrac{1}{2}\sum^{m}_{i=1}r^{2
Shilong Wang·2023-01-09 09:17

科研日记10.31-11.16

10.311、了解基本脑血管、脑肿瘤的基本知识并总结计算机断层扫描（ComputedTomography,CT）核磁共振成像（MagneticResonanceImaging,MRI）CT血管造影（CTangiography
啦啦啦x·2023-01-07 22:56

制作用于分割的带掩码的coco格式的数据集

文章目录大致原理参考教程安装pycococreator遇到的问题借助pycococreatortools生成标注大致原理处理医学图像最常见的是MRI格式，但是MRI是三维的，如果想用detecron2或者
遇到坎就得迈过去·2023-01-07 13:16

魔改nnU-Net夺冠！2021 BraTS 脑肿瘤分割竞赛第一名解决方案

Extendingnn-UNetforbraintumorsegmentation论文：https://arxiv.org/abs/2112.04653代码（刚刚开源）：https://github.com/rixez/Brats21_KAIST_MRI_Lab
Amusi（CVer）·2023-01-07 12:19

A Hybrid, Dual Domain, Cascade of Convolutional Neural Networks for MRI Reconstruction

用于核磁共振影像重建的双域混合学习级联卷积网络1.论文信息论文标题：AHybrid,DualDomain,CascadeofConvolutionalNeuralNetworksforMagneticResonanceImageReconstruction论文来源：MIDL2019论文链接：http://proceedings.mlr.press/v102/souza19a/souza19a.pd
FengF2017·2023-01-03 13:07

Swin UNETR: Swin Transformers for Semantic Segmentation of Brain Tumors in MRI Images

摘要卷积神经网络因为其卷积核的固有属性，其在远程建模方面存在着较大的问题。这可能导致对可变大小的肿瘤进行分割时存在不足。另一方面，Transformer在多个领域在捕获远程依赖信息方面表现出了出色的能力。本文提出了一个新的分割模型,称为SwinUNETR，具体来说，3D脑肿瘤语义分割被重新定义为一个序列到序列的预测问题，其中多模态输入数据被投影到一个1D嵌入序列当中，并用作分层SwinTransf
不想敲代码的小杨·2023-01-01 14:28

MRI数据集分析

MRI数据集分析FastMRI数据集KneeMRI数据集分析5个items一一show出来BrainMRI数据集分析这一个part是第一张图中的brain_multicoil_test、brain_multicoil_challenge
敲代码的妹子·2023-01-01 10:25

matlab自带的mri数据集,探查三维 MRI 数据集的切片

步骤1：加载和查看水平MRI此示例使用MATLAB®附带的用在montage和immovie的帮助示例中的MRI数据集。
薛伯德·2023-01-01 10:52

python临床数据_原始MRI测量和临床MRI图像的大规模数据集

fastMRIAcceleratingMagneticResonanceImaging(MRI)byacquiringfewermeasurementshasthepotentialtoreducemedicalcosts
weixin_39849479·2023-01-01 10:52

利用fsl进行配准

利用fsl进行配准配准概念配准就是将两个不同空间(体素，扫描的位置不一致的nii)，配准到同一个空间上，使得两者在大脑上的相应位置就可以一一对应上了通常MRI数据处理的步骤：先配准到template,再
深夜不安静，音乐听听而已·2023-01-01 10:52

MRI多序列，多中心数据集预处理--使用FSL-Flirt 配准数据

FLIRT（FMRIB的线性图像配准工具）是用于线性（仿射）模态内和模态间脑图像配准的全自动稳健且准确的工具。文章目录什么是配准imagespace空间变换costfunctionsfslflirt中的插值方法1.数据预处理2.同一个患者不同序列之间的配准3.把图像配到标准空间什么是配准在这两张图片上，很容易看出它们没有对齐，左边相对右边倾斜，虽然我们人类视觉系统还是能把对应的解剖关系连系在一起，
Tina姐·2023-01-01 10:49

matlab形态学降噪,基于MATLAB的荧光分子图像降噪方法

磁共振成像(MRI)利
yymWater·2022-12-29 16:03

关于胶质母细胞瘤的影像组学和影像基因组学

原发性脑肿瘤的自然病史和预后因原发性或继发性胶质瘤的不同肿瘤行为（低级别病变的高级别转化）以及MRI上确定影像性坏死、肿瘤进展和假性进展的困境而变得复杂。
思影科技·2022-12-29 15:49
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