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QSIPrep:扩散MRI的预处理与重建-源码

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简介:
QSIPrep是一款专门用于扩散加权磁共振成像(DWI)数据的预处理和重建工具。该软件包提供了高质量的数据准备流程,以支持后续分析,并开源了其源代码以便于科研人员学习和改进。 QSIprep:q空间图像的预处理与分析 该文档详细介绍了qsiprep软件配置用于扩散加权MRI(dMRI)数据处理管道的方法。其主要功能是利用BIDS-app方法对几乎所有现代扩散MRI数据类型进行预处理。 通过自动生成的预处理流程,可以正确地分组扫描、校正畸变和运动,并执行降噪、共配准及重新采样操作,最终生成可视报告与质量控制指标。该系统支持运行包括但不限于特定算法在内的先进重构管道。此外,还为DSI(扩散谱成像)及其随机q空间采样的方案提供了新的运动校正算法。 预处理工作流根据输入的BIDS格式数据自动生成,并确保对场图进行正确的处理。具体步骤涵盖了头部运动校正、磁化率失真校正、MP-PCA降噪以及T1加权图像与标准空间模板之间的配准操作,同时也包括组织分割等任务。 最后,通过qsiprep提供的精选重构工作流(如ODF重建),可在多种其他软件包中进一步应用其输出结果。

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  • QSIPrepMRI-
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    QSIPrep是一款专门用于扩散加权磁共振成像(DWI)数据的预处理和重建工具。该软件包提供了高质量的数据准备流程,以支持后续分析,并开源了其源代码以便于科研人员学习和改进。 QSIprep:q空间图像的预处理与分析 该文档详细介绍了qsiprep软件配置用于扩散加权MRI(dMRI)数据处理管道的方法。其主要功能是利用BIDS-app方法对几乎所有现代扩散MRI数据类型进行预处理。 通过自动生成的预处理流程,可以正确地分组扫描、校正畸变和运动,并执行降噪、共配准及重新采样操作,最终生成可视报告与质量控制指标。该系统支持运行包括但不限于特定算法在内的先进重构管道。此外,还为DSI(扩散谱成像)及其随机q空间采样的方案提供了新的运动校正算法。 预处理工作流根据输入的BIDS格式数据自动生成,并确保对场图进行正确的处理。具体步骤涵盖了头部运动校正、磁化率失真校正、MP-PCA降噪以及T1加权图像与标准空间模板之间的配准操作,同时也包括组织分割等任务。 最后,通过qsiprep提供的精选重构工作流(如ODF重建),可在多种其他软件包中进一步应用其输出结果。
  • MRI 流程
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    MRI预处理流程是指在进行磁共振成像数据分析前,对原始图像数据进行的一系列标准化处理步骤,旨在提高图像质量和数据一致性。 fMRI_preprocess是指对功能性磁共振成像(fMRI)数据进行预处理的过程。这个步骤通常包括去除噪音、头动校正、空间标准化等一系列操作,目的是提高后续数据分析的准确性和可靠性。
  • DSI-Studio:MRI数据分析软件
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    DSI-Studio是一款专业的扩散MRI数据分析软件,专为神经科学研究设计。它能够处理复杂的脑白质结构数据,提供直观的数据可视化和高级分析功能,帮助研究人员深入理解大脑连接性。 请访问DSI Studio网站以获取详细信息。
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    颅内MRI影像预处理系统是一款专为医学研究与临床应用设计的软件工具,能够高效地进行图像配准、分割及去噪等操作,简化数据处理流程,提高科研效率和诊断准确性。 时间较为紧张,几个小时完成的作品在图像配准方面可能存在一些问题,但这应该不会影响整体得分。大家可以参考一下。最后请大家将自己制作的页面生成为软件,具体方法可以查看我的博客。
  • DFTMatlab-MRI稀疏优化: 磁共振成像(...)
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    这段内容介绍了一个基于MATLAB环境的开源项目,专注于利用密度泛函理论(DFT)进行MRI图像重建及稀疏优化研究。该项目致力于开发高效算法以改善磁共振成像的质量和速度,通过探索并应用先进的数学方法来解决医学影像中的挑战性问题。 磁共振成像(MRI)图像重建通常需要稀疏优化技术来提高图像质量和减少采集时间。本段落介绍了一种使用非凸罚函数的方法,该方法通过最小最大凹惩罚(MCP)促进稀疏性,并采用通用迭代收缩和阈值算法(GIST)。具体实现包括龚平华、张长水、卢兆松等人提出的优化技术。 运行主文件main.m可以观察到流行方法与该实现之间的比较。Randon变换代码及DFT反投影由Mark Bangert编写,解算器位于单独的文件夹内,请根据需要选择合适的解算器使用。 GIST_MCP.m采用了Barzilai-Borwein步长的近端梯度法;而GIST_MCP_Nesterov.m则结合了Nesterov加速技术。在实施过程中请确保将相应的子例程放入求解器中。另外,还提供了一种使用重启机制增强Nesterov加速效果的方法,并且该方法能够保证收敛性。 这项研究于2017年春季完成,部分得到了香港研究资助局对PolyU项目(编号:253008/15)的赞助支持。
  • MATLAB中传统GRAPPA MRI完整代数据
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    本资源提供了一套完整的MATLAB代码及所需数据,用于实现传统的GRAPPA算法在MRI图像重建中的应用。 MATLAB 传统 GRAPPA MRI 重建 完整代码和数据
  • ABIDE-
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    ABIDE-预处理与建模专注于利用ABIDE数据集进行神经影像学研究的前期准备及模型构建过程,旨在促进自闭症谱系障碍相关的数据分析和科学理解。 编写所有脚本以预处理ABIDE数据集并进行建模。
  • 改进版高斯模型MATLAB代 - CEST MRI去噪: 基于MATLABMRI-CEST图像去噪代...
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    这段简介描述了一个基于MATLAB开发的改进型高斯扩散模型代码,专为化学交换饱和转移(CEST)磁共振成像技术设计,旨在去除MRI-CEST图像中的噪声,提高图像质量。 该存储库包含一系列基于Matlab的脚本(Demo_Denoising),用于对CESTMRI图像进行降噪处理,并提供了一些滤波器供使用,包括研究人员新开发的NLmCED滤波器以及一些已有的方法如BM3D、高斯和平滑三次样条。为了测试这些去噪工具的有效性,提供了几个Z光谱数据集。具体来说,有三个合成的数据集通过模拟不同浓度的碘帕醇和不同的pH值及幅度获取;此外还有两个体外数据集基于含有碘帕醇的物理模型,在多个噪声水平下进行评估,并且有一个体内数据集来自肿瘤鼠在注射碘帕多前后的MRI-CEST扫描。 该工作由突尼斯阿尔玛纳尔大学(ENIT)和意大利都灵大学(Unito)合作完成,版权归属2020年至2030年。使用这些代码时,请注意仅用于非商业用途,并遵循相关协议条款。 安装方法如下:将CEST_denoising.zip文件解压到MATLAB路径下的一个新文件夹中。 - Demo_CEST_Denoising.m 文件展示了如何利用去噪算法和提供的测试数据进行实验操作; - 对比度CEST.m 是用来计算碘帕醇的对比度。
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    本项目提供了一种基于压缩感知理论优化肺部MRI成像的Matlab代码,针对扩散加权图像设计了高效的欠采样策略,旨在减少扫描时间同时保持诊断质量。 该存储库包含了论文提出的新型压缩传感方法的数据、代码及结果。这些内容整合了信号行为的先验知识以加速MR扩散数据获取过程。 所提出的方法称为SIDER(将信号衰减的知识整合到重建中),通过在空间和b值维度上进行欠采样来加快MR扩散数据采集速度。该方法结合使用总变化(TV)与一个惩罚函数,此函数沿b方向促进稀疏性: \[ \text{TV} + \lambda \|F(u)\|_1, \] 其中Nabla表示空间梯度(用于计算TV),F是欠采样的傅立叶变换,u代表通气图像。M是一个算符,它编码了连续b值的通气图之间的关系: \[ M = D(b) + \alpha^2 b^2, \] D和α分别是扩散系数与异质性指数的估计平均值,并且可以用于估算平均肺泡长度(Lm)。 下图展示了对照组及患者样本中的通气图像、信号衰减情况,以及对D、α和Lm的估计结果。该方法利用了三名健康志愿者和三名慢性阻塞性肺疾病(COPD)患者的完全采样扩散数据集进行评估;这些数据可从先前的研究工作中获取[Parra-Robles等人, IS]。
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