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磁共振脑成像的基本原理参考《functional mri数据分析手册》。

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简介：
本书是磁共振成像的入门指南，深入探讨了脑成像这一基础性的内容，并详细阐述了大量的数据处理技术和方法。

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  • 磁共振脑成像的基本原理《Handbook of Functional MRI Data Analysis》
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    本书《磁共振脑成像数据分析手册》深入探讨了磁共振脑成像技术的核心理论，特别是其基本物理与数学原理，为研究者和临床医生提供详尽指导。 磁共振成像入门书籍介绍了脑成像的基础内容，并包含了许多数据处理方法。
     
  • 掌握MRI磁共振成像的基本原理
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    本课程旨在深入浅出地讲解MRI（磁共振成像）技术的基础理论和工作原理，包括人体磁场环境、射频脉冲的应用以及图像生成过程等核心概念。适合医学影像及相关领域的初学者学习参考。 这段文字介绍了一本关于MRI磁共振成像基本原理的通俗易懂的学习资料，非常适合初学者阅读。这本书由外国人编写，内容浅显易懂，是学习MRI基础知识的好书。
     
  • 磁共振成像原理详解《MRI Made Easy》pdf
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    《MRI Made Easy》是一本关于磁共振成像的PDF书籍，深入浅出地解释了MRI的基本原理和应用技术，适合医学专业人员及爱好者阅读学习。 作者运用了大量的比喻和漫画来帮助读者更好地理解MRI成像的物理含义和工作原理。
     
  • MRiLab：磁共振成像（MRI）的数值仿真平台
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    MRiLab是一款专为科研人员和工程师设计的软件工具，用于进行磁共振成像技术的高级模拟与研究。它提供了强大的数值仿真功能，帮助用户深入理解MRI的工作原理和技术细节，推动医学影像领域的创新和发展。 MRiLab是一个数字MRI仿真程序包，旨在模拟MR信号形成、k空间采集及MR图像重建过程。该平台提供了多个专用工具箱，可用于分析射频脉冲、设计磁共振序列、配置发射与接收线圈，并研究磁场特性以及评估实时成像技术。主要的MRiLab仿真平台可以结合这些工具箱使用，以定制各种虚拟MRI实验，在原型阶段测试新的技术和应用。 基于广义多池交换组织模型的快速逼真的MRI仿真实验已被发表在IEEE Transactions on Medical Imaging上（2016年）。该文章引用信息为：doi：10.1109/TMI.2016.2620961。 MRiLab提供了三个示例视频演示： - 示例一展示了MRI中的梯度回波图像形成过程。 - 示例二介绍了回波平面成像（EPI）技术。 - 示例三则没有具体说明，但可以推测其内容同样与MRI相关的实验或应用有关。 以上就是关于MRiLab的主要介绍和使用指南。
     
  • 磁共振脑部数据
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    本项目聚焦于磁共振成像技术在脑部疾病诊断与研究中的应用，通过分析大量脑部MRI数据，探索大脑结构和功能特征。 通过MRI扫描获取的人体大脑图像可用于医学影像分析和三维重建。
     
  • 磁共振脑部数据
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    磁共振脑部数据是指通过磁共振成像技术获得的人类或动物大脑的详细图像信息，用于研究和诊断神经系统疾病。 通过MRI扫描获取的人体大脑图像可用于医学影像分析和三维重建。
     
  • 磁共振成像原理PPT课件
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    本PPT课件详细讲解了磁共振成像的基本原理、发展历程及应用领域，旨在帮助学习者掌握MRI技术的核心知识和临床价值。 磁共振成像（Magnetic Resonance Imaging, MRI）是一种非侵入性的医学影像技术，利用原子核在磁场中的共振现象来生成体内组织的详细图像。MRI的基本原理涉及电学、磁学、量子力学以及高等数学和初等数学等多个领域的科学知识。 其核心在于主磁体，用于产生稳定且高度均匀的磁场。磁场强度通常以特斯拉（Tesla, T）为单位衡量，例如0.35T至3T或更高。更强的磁场意味着更高的图像质量，因为信噪比（Signal-to-Noise Ratio, SNR）会随之提高。主磁体分为永磁、电磁常导和超导三类，其中超导型提供最强的磁场强度，并且有开放式和封闭式设计以适应不同的临床需求。 梯度线圈是MRI系统中的关键组件之一，负责空间定位与信号产生。通过在X、Y、Z三个轴向施加可变梯度场来确定氢原子（主要探测对象）的确切位置。高精度的性能参数如场强和切换率直接影响成像速度及图像质量。这使得快速成像技术成为可能，例如回波平面成像(EPI) 和 快速自旋回波(FSE) 序列。 脉冲线圈用于发射射频脉冲以激发氢原子核，并接收它们释放的信号；计算机系统则负责处理这些信号并重建出二维或三维组织图像。理解MRI的工作原理需要掌握量子力学中的能级和磁矩，以及电磁波与物质相互作用的基础知识。 在数学方面，傅里叶变换用于将原始射频信号从时间域转换到频率域以解析不同组织的特性；同时，图像处理算法如重建技术依赖于线性代数及微积分等理论的支持。MRI结合了物理学、工程学和计算科学等多个领域，在氢质子在主磁场中的预cession受到射频脉冲激发后产生信号，并通过梯度场作用下进一步形成可视化图像。 因此，深入理解MRI的基本原理对于操作设备以及正确解读其生成的医学影像至关重要。
     
  • ADNI_RS_FMRI_Analysis：ADNI静息态功能磁共振成像分析脚本
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    ADNI_RS_FMRI_Analysis是一款专门用于处理和分析阿尔茨海默病神经影像学倡议(ADNI)项目中获取的静息态功能磁共振成像(rs-fMRI)数据的脚本。该工具旨在为研究人员提供一种有效的方法，以深入理解大脑在休息状态下的活动模式及其与神经系统疾病的关系。 ADNI静止状态功能磁共振成像分析脚本。
     
  • MRI-T2中的Matlab存档算法代码：核磁共振成像
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    这段简介可以描述为：“MRI-T2中的Matlab存档算法代码”提供了一套用于处理和分析T2加权磁共振图像的数据处理工具，利用MATLAB编程语言实现高效的数据管理和图像重建功能。 该MatLab代码旨在模拟自旋回波序列中质子在90度脉冲后的T2移相现象，这是由于质子扩散以及与纳米粒子产生的磁场不均匀性相互作用的结果。 算法主要基于PA Hardy和RM Henkelman的论文“由磁性微粒引起的横向弛豫速率增强”。 安装步骤如下： 1. 假设您已经设置了Linux环境并安装了Git。 2. 复制存储库： ``` $ git clone https://github.com/rubel75/MRI-T2 ``` 或者，您可以直接下载zip文件。 编译（可选） 对于多任务和高性能计算，建议编译代码以创建独立应用程序。此步骤不是强制性的；您也可以直接在MatLab中运行仿真。 以下是编译的详细步骤： 1. 导航到源目录 ``` $ cd MRI-T2 ``` 2. 打开MatLab并执行以下命令进行编译（需要使用MatLab编译器）： ```matlab >> mcc -m main ``` 3. 退出MatLab，然后检查是否生成了新的可执行文件。 ``` $ ls -ltr ... -rwxrw-r-- 1 oleg oleg 60230 Feb 3 2014 main ```
     
  • 基于多体素模式分析(MVPA)的功能磁共振成像数据分析工具
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    本工具是一款专为功能磁共振成像(fMRI)设计的数据分析软件，采用先进的多体素模式分析(MVPA)技术，深入解析大脑复杂神经活动模式。 MVPA（多体素模式分析）是用于fMRI数据的工具集。它允许用户识别包含复杂多变量表示的大脑区域，并从中解码出一对条件的信息。与nilearn提供的类似功能相比，MVPA基于逐个体素的相关性计算而非SVM分类方法来工作。因此，在处理全脑扫描时，它的速度更快，能够在10分钟内于普通笔记本电脑上完成分析。 该工具是根据Haxby等人（2001年）描述的方法改编而成的，但主要区别在于MVPA用于探照灯球体的分析而非解剖ROI。安装mvpa可以通过pip命令从PyPI进行： ``` $ pip install mvpa ``` 使用示例：加载Haxby数据集 ```python import pandas as pd from nilearn.datasets import fetch_haxby # 我们获取haxby数据集中第二位被试的数据。 ```