A Coarse-to-Fine Deformable Transformation Framework for Unsupervised Multi-Contrast MR Image Registration With Dual Consistency Constraint, TMI2021简介背景介绍网络结构仿射变换网络ATNet可变形变换网络DTNet双重一致性约束下的双向变换损失函数配
医学图像处理（一）使用U-Net进行MRI的肝脏分割数据集搜集训练集和测试集划分问题一： 测试集不包括GroundTruth问题二：T1和T2的数据能一起训练吗？问题三： T1的图像在文件夹中分成了InPhase和OutPhase，这个有什么区别？分离出肝脏将dicom文件转换为png格式数据增强U-net网络搭建自定义DatasetMain.py实验结果总结 图像分割小白一枚，之前接到一个M
## 磁共振成像（Magnetic Resonance Imaging, MRI）的基本原理磁共振成像是一种利用核磁共振现象进行成像的技术。其基本原理是利用外加高磁场下氢原子核的自旋进动，然后通过改变外加磁场的方向和大小来产生不同的共振信号，最后通过接收和处理这些信号来构建出图像。磁共振成像技术主要使用水分子中的氢原子核作为信号源。## 磁共振成像的影像获取和处理在磁共振成像中，患者需
文章目录磁共振成像MRI成像基本原理信号MRI检查方法fMRI检查DWI和DTI检查MRI图像特点普通平扫图像特点fMRI图像特点ADMRI检查 以下内容并非MRI全部知识，只是用到了哪些就摆出来~ 磁共振成像课本中定义：磁共振成像（MRI）是利用强外磁场内人体中的氢原子核（即氢质子），在特定射频脉冲作用下产生磁共振现象，所进行的一种医学技术。 简单来说，就是利用磁场+氢质子共振。MRI成像基
HNF-Netv2 for Brain Tumor Segmentation using multi-modal MR Imaging 使用多模态MR成像分割脑肿瘤的HNF-Netv2 Published : Jan 2022 论文：https://arxiv.org/abs/2202.05268 代码：暂无摘要： 在之前的工作中，作者利用HNF-Net、高分辨率的特征表示和轻量化的非局部自注
网站： 1、https://www.imaios.com/cn/node_50437/e-MRI/NMR/Relaxation-nmr 2、http://mr-cn.org/ch/02-03.html 3、http://mriquestions.com/index.html 4、https://ww ...
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2021-07-22 20:54:00
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DICOM V3.0 SOP类作为SCU和SCP提供了的标准遵从性。
SOP Class Name
SOP Class UID
Computed Radiography Image Information Object计算射线照相术图象信息对象
1.2.840.10008.5.1.4.1.1.1
CT Image Information ObjectCT图象信息对象
1.2.840
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精选
2012-12-10 20:39:10
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前列腺ProstateMRI是前列腺增生和前列腺癌诊断的常用检查手段之一，通常使用T1和T2扫描，使用最多的扫描方向为横轴位。此外，也会选用动态增强扫描，弥散加权成像（DWI）和磁共振波谱成像（MRS）。动态增强扫描的突出作用是能够揭示活体前列腺的血流动力学，它采用动态强化的方式反映了前列腺各部分的血流变化，一般而言，正常外周带的微血管密度值明显低于前列腺癌与前列腺增生。在动态增强扫描中，“时间
成像方法2D重建反投影重建傅里叶重建运用中心截面定理，一个三维物体的二维投影的傅里叶变换精确地等于物体的傅里叶变换的中心截面 上述定理换成二维同理 重建步骤 1、取得投影 2、进行傅里叶变换得到 3、k空间内插 4、进行傅里叶反变换得到自旋密度像两个重建技术的比较1、用门控梯度比旋转梯度更方便（傅里叶门控梯度，等间隔采样） 2、投影重建技术，k空间投影点密度分布不均匀，则误差分布不均匀（图像粗糙，
按照解剖部位划分颅脑 BrainMRI是最常用也是最重要的颅脑病变检查手段。与CT相比，MRI没有骨性伪影，具有更好的软组织分辨能力。并且可以根据需要，灵活选择轴、冠、矢及斜位扫描，充分显示病变。在颅脑检查中，最常用、也是最基础的扫描序列有T1加权、T2加权成像，以及在此基础上的一些变化及衍生T1、T2序列。一般来讲，T1显示解剖结构好；T2对于显示病灶更加敏感。对于此类序列，通常使用二维平片阅片
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2023-09-18 07:03:28
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第二章 正常磁共振图谱第一节 颅脑 MRI 正常读片知识一、轴位1. 大脑皮质表面层面：一般层面定位在离颅顶内板 10 mm 以下，距侧脑室顶 20~25 mm。大脑顶部表面的脑回的灰质和脑沟显示非常清晰。沟回界面十分醒目，主要画面被顶额叶所占据，额叶进展前约 1/4 区域，枕叶不能窥见，脑沟回均贴紧颅内板，大脑镰为贯通前后中线的直线，外周的颅骨较厚。2. 大脑皮质下部层面：由于此层在胼胝体上，大
磁敏感加权成像(Susceptibility-weighted imaging, SWI)是从简单的T2*加权二维序列发展为空间分辨率提高、磁敏感性增强的三维序列。SWI是一种对扭曲局部磁场的化合物(如钙和铁)敏感的MRI序列，其中的相位信息可以区分。但是SWI这个术语被通俗地用来表示不同MRI供应商和序列的高空间分辨率的较高磁敏感性序列，即使不使用相位信
摘要本文提出了一种多模态磁共振图像中的椎间盘（IVD）定位和分割体系结构，它扩展了UNet。与单一的图像相比，多模态的数据带来了互补的信息有助于更好的数据表示和判别能力。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。第三，对标准的UNet进行了修改，将初始模块
数据采样时，采用笛卡尔欠采样方式对空间编码数据进行随机采样，确定欠采样率，对式子3-4中的参数λ1和λ2进行选择，L+S 方法能更有效地去除动态图像中的运动伪影调节参数 λ1和 λ2能够调节优化模型中低秩成分和稀疏成分的权重，改变 λ1和 λ2取值会造成低秩矩阵和稀疏矩阵之间信息的混杂，从而影响低秩矩阵和稀疏矩阵的重建结果。但是由于我们关注的是动态磁共振图像的整体，而不是单独的动态前景或静态背景，
在进行的<VR+乳癌手术>内容开发时，就透过精密的医疗MRI扫描真实乳房线体(含肿瘤)，取得MRI产出的DICOM三维模型作为我的<乳腺素材>，再经过3D Slicer等工具准确转换成为Unity 3D能接受的<VR素材>，才能制作出一个几可乱真，但又不失真的VR应用(App)，来精确地引导医生的手术进行。
原创
2016-08-17 00:34:21
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磁共振成像（MRI）入门——优质MRI在线学习视频、网站、书籍教材汇总 一、MRI在线视频教程
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2022-09-15 17:07:09
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二、MPI与mpi4pyMPI是Message Passing Interface的简称，也就是消息传递。消息传递指的是并行执行的各个进程具有自己独立的堆栈和代码段，作为互不相关的多个程序独立执行，进程之间的信息交互完全通过显示地调用通信函数来完成。Mpi4py是构建在mpi之上的python库，使得python的数据结构可以在进程(或者多个cpu)之间进行传递。2.1、MPI的工作方式很简单，就
目录什么是EEG(脑电图)？EEG设备如何工作？什么是MRI(磁共振成像)？MRI如何工作？什么是fMRI(功能磁共振成像呢)呢？什么是fNIRS(功能性近红外光谱法)？fNIRS是如何工作的？本分享为脑机学习者Rose整理发表于公众号：脑机接口社区(微信号：Brain_Computer).QQ交流群：903290195什么是EEG(脑电图)？脑电图(EEG)是一种生理学方法，用来记录大脑...
翻译
2022-01-25 11:14:42
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# Python MRI自适应直方图均值化
MRI（磁共振成像）是一种用于获取人体内部器官结构和功能信息的非侵入性成像技术。然而，由于不同扫描设备、扫描条件和个体差异等因素的影响，MRI图像的亮度和对比度可能会存在较大的差异。为了解决这个问题，我们可以使用自适应直方图均值化的方法来增强MRI图像的可视化效果。
自适应直方图均值化是一种图像增强技术，通过将图像的像素值映射到新的值域，以增强图像的
原创
2023-08-18 07:27:59
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在本例中，我们将使用Dictionary Transforms，其中数据是Python字典。现在我们将应用以下变换:LoadImaged:加载图像数据和元数haosoft aiot http://143ai.com
