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DTI与纤维追踪：利用Matlab进行扩散MRI（DTI），计算FA、ADC、矢量场并可视化神经束-_matlab开发

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简介：
本项目采用MATLAB实现基于扩散张量成像(DTI)的数据分析，包括纤维追踪及FA、ADC参数的计算，并对神经束进行可视化展示。 简单的扩散 MRI (DTI) 和纤维跟踪 (FT) 功能及示例。 - DTI.m：此脚本将计算由至少6个不同MRI梯度的数据集以及至少1个无梯度数据集组成的DTI数据集的表观扩散系数（ADC）、分数各向异性（FA）和扩散张量场。 - FT.m：从大脑中的每个点开始，该脚本会计算神经束，并输出所有穿过某个感兴趣区域 (ROI) 的纤维。 可以尝试运行 DTI_example.m 和 FT_example.m 来了解这些功能的具体应用。

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  • DTI与纤维追踪：利用Matlab进行扩散MRI（DTI），计算FA、ADC、矢量场并可视化神经束-_matlab开发
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    本项目采用MATLAB实现基于扩散张量成像(DTI)的数据分析，包括纤维追踪及FA、ADC参数的计算，并对神经束进行可视化展示。 简单的扩散 MRI (DTI) 和纤维跟踪 (FT) 功能及示例。 - DTI.m：此脚本将计算由至少6个不同MRI梯度的数据集以及至少1个无梯度数据集组成的DTI数据集的表观扩散系数（ADC）、分数各向异性（FA）和扩散张量场。 - FT.m：从大脑中的每个点开始，该脚本会计算神经束，并输出所有穿过某个感兴趣区域 (ROI) 的纤维。 可以尝试运行 DTI_example.m 和 FT_example.m 来了解这些功能的具体应用。
     
  • DTI Studio神经纤维追踪
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    DTI Studio神经纤维追踪是一款专为医学研究设计的软件，利用先进的扩散张量成像技术，精确描绘大脑内部复杂精细的神经连接网络。 神经纤维跟踪用于核磁共振影像的数据处理，弥散张量成像技术用来确定纤维的方向。
     
  • DTI纤维追踪原代码
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    这段DTI纤维追踪原代码旨在帮助研究人员和医学专家更精确地分析大脑白质结构，促进神经科学研究与临床应用的发展。 在Matlab下处理DTI数据并实现纤维追踪的原代码非常有用，不容错过。
     
  • DTI纤维视觉化程序
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    这款DTI纤维视觉化程序是一款专为神经科学研究设计的软件工具，能够高效地将复杂的脑白质纤维束以直观、清晰的方式呈现出来，助力科研人员更深入地理解大脑结构与功能。 MATLAB程序用于处理数据源DTI纤维追踪，并实现三维纤维的可视化。
     
  • 心脏扩散MRI：心肌中DWI和DTI的运用 - MATLAB开发相关...
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    本项目基于MATLAB开发，专注于利用心脏扩散MRI技术进行心肌DWI及DTI成像分析，旨在深入研究心肌结构与功能。 此存储库包含或将包含以下内容： - 在MATHEMATICA中调整了自旋回波单极、自旋回波双极、受激回波采集模式单极、两次重新聚焦以及两次重新聚焦的序列图，包括bmatrix、M0-M1-M2、速度偏移和麦克斯韦梯度矩。 - C. Tous等人 (2020) 在 MATLAB 中发表的文章中介绍的先天性心脏病 (CHD) 标本的弥散加权图像 - 使用 MRTRIX 软件处理的，C. Tous 等人 (2020) 的文章中介绍的 CHD 标本的牵引成像 参考文献： Tous, C., Gentles, TL, Young, AA et al. Ex vivo cardiovascular magnetic resonance diffusion weighted imaging of congenital heart disease: microstructural insights into tetralogy of Fallot with double outlet right ventricle and tricuspid atresia in a single systemic right ventricular system. J Cardiovasc Magn Reson 22, 69 (2020). https://doi.org/10.1186/s12968-020-00662-8
     
  • 扩散MRI数据分析：使用Jupyter笔记本进行DTI、DKI、NODDI、SS3T-CSD及MSMT-CSD的计算...
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    本项目利用Jupyter Notebook平台开展扩散MRI数据处理，涵盖DTI、DKI、NODDI等多种模型分析方法，并深入探索了SS3T-CSD和MSMT-CSD技术的应用。 这些Jupyter笔记本包括弥散MRI数据分析以计算弥散张量成像（DTI）、弥散峰度成像（DKI）、神经突取向弥散和密度成像（NODDI）、单壳3组织约束球面反褶积（SS3T-CSD）以及多壳多组织约束球面反褶积（MSMT-CSD）模型化参数图。 Jupyter笔记本的预处理包括使用DIPY进行数据去噪，使用FSL TOPUP进行磁化率引起的畸变校正，以及使用FSL EDDY进行涡流引起的畸变和运动校正。 注意：DKI、NODDI和MSMT-CSD建模参数图的估计需要至少两个b值（例如1000、2000）获得的扩散加权MRI数据。 依赖项包括： - DIPY - Nipype - FSL - AMICO - MRtrix3
     
  • 张量场（DTI及高阶）的可视化：利用球面函数展示任意偶数阶正定张量场 - MATLAB开发
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    本项目采用MATLAB实现张量场的高级可视化技术，专注于扩散张量成像(DTI)和更高阶张量的数据表示。通过创新地使用球面函数来描绘任意偶数阶正定张量场，为医学影像分析提供了强大的工具。 在IT领域，特别是在神经影像学与医学成像方面，扩散张量成像（Diffusion Tensor Imaging, DTI）是一种被广泛应用的非侵入性技术，用于研究大脑及其他组织中水分子的扩散模式。它能够揭示生物组织内部结构的信息，尤其是在神经纤维束的方向上更为显著。MATLAB作为强大的科学计算与数据分析平台，在处理和分析DTI数据方面扮演着重要角色。 标题提到的扩散张量场（包括DTI 和高阶）可视化指的是使用MATLAB来图形化展示DTI 数据。在 DTI 中，每个像素或体素通常由一个 3x3 的对称正定矩阵（即二阶张量）描述，这个矩阵包含了关于水分子扩散方向和程度的信息。对于更复杂的状况，如多向扩散或者非 Gaussian 分布，则可能需要使用高阶张量。 该MATLAB函数能够将三维偶数阶张量的二维场以球函数形式展示出来。这意味着它不仅适用于标准DTI数据处理，还支持更为高级别的张量模型，例如Qball、Tensor Voting或High Angular Resolution Diffusion Imaging (HARDI)。此功能接受以下三种类型的输入： 1. 单个张量：用于单个体素的分析或示例。 2. 一行张量：代表一维数组，可以是沿着某一轴连续体素的序列数据。 3. 二维张量场：这是最常见的形式，表示整个图像的所有体素对应的张量。 实现这一功能的关键在于将三维张量转换为球面上的表现。这通常涉及到通过计算特征值和相应的特征向量来分解张量，并使用这些信息绘制出反映扩散特性的球面图。在MATLAB中，可以利用`eig`函数获取特征值与特征向量，然后借助`sphere`函数创建球体网格并结合特性数据进行颜色编码或亮度映射。 压缩包中的文件可能包含了实现这一功能的MATLAB代码、示例数据以及相关解释说明。使用者可以通过解压和运行这些脚本来直观理解张量场，并根据需要进行定制化的分析与可视化操作。 此工具对于深入研究复杂的生物组织结构，特别是在探究大脑连接性和神经纤维路径方面具有重要价值。通过MATLAB强大的可视化能力，研究人员及科学家能够更直观地探索并解释扩散张量数据，从而推动对大脑功能和疾病的理解进展。
     
  • 二维矢量场的可视化：利用MATLAB开发的两个函数
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    本文介绍了基于MATLAB开发的两款用于二维矢量场可视化的工具函数。通过这些函数，用户能够更直观地分析和理解复杂的矢量数据。 这个包中的文件包含两个 Matlab 函数，它们用于创建二维矢量场的可视化效果。其中，cquiver 函数将向量场以单位长度箭头网格的形式呈现出来；箭头的方向表示了矢量场的方向，而颜色则反映了其大小，并且这些颜色取自当前的颜色图。另一个函数 vfcolor 则是将矢量场渲染为一种色彩网格，色调代表场方向，饱和度反映的是幅度的大小。目前该实现使用了一种固定的颜色编码方式。
     
  • Crystal.zip可视化：利用Matlab进行三维晶体结构展示-_matlab开发
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    本项目使用MATLAB开发了一个名为Crystal.zip的工具，用于将复杂的三维晶体结构数据以直观、交互的方式展现出来。通过该工具，用户能够轻松地探索和理解各种材料科学中的晶体几何构型。 可以使用 MATLAB 在 3D 中可视化简单立方体心立方面心立方以及六边形晶体结构，并通过滑块旋转或自动旋转选项进行观察。此外，有关这些晶体结构的信息也会以文本段落件的形式显示出来。
     
  • 利用FSL和TrackVis进行白质纤维的DIT追踪
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    本研究采用FSL与TrackVis软件，实施扩散取向扩散成像（DIT）技术，旨在精确描绘人脑白质纤维束结构。 本段落提供了一个详细的教程，介绍如何使用FSL（FMRIB Software Library）与Trackvis工具对DTI（扩散张量成像）数据进行白质纤维追踪。内容涵盖预处理步骤、计算FA值以及定义ROI区域以执行精确的白质纤维追踪等操作。