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MRI-T2中的Matlab存档算法代码:核磁共振成像

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简介:
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 ```

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  • MRI-T2Matlab
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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 ```
  • DFTMatlab-MRI重建与稀疏优化: (...)
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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。
  • 掌握MRI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。
  • 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:MRI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。
  • 数据
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    核磁共振图像数据是指通过核磁共振成像技术获取的人体内部结构信息的数据集合,广泛应用于医学诊断和研究中。 关于膝盖的MRI(核磁共振)图像数据,文件格式为*.dcm,这是标准的dicom文件。可以直接使用MATLAB中的dicomread()函数进行读取。
  • 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。
  • MATLAB开发——仿真
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    本项目利用MATLAB进行核磁共振信号的仿真研究,通过编写高效的代码模拟不同条件下核磁共振成像的过程与结果,为科研及教学提供可视化工具。 在经典近似下进行MATLAB开发以模拟核磁共振的过程。
  • MATLAB开发-项目资料.zip
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    本资源包包含用于磁共振成像(MRI)项目的MATLAB开发资料,包括代码示例、数据集和文档,旨在帮助研究人员和工程师深入理解MRI图像处理与分析技术。 matlab开发-磁共振成像.zip包含了与使用MATLAB进行磁共振成像相关的内容。