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磁共振图像分割

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简介：
磁共振图像分割是指通过计算机算法将MRI（磁共振成像）图像中的不同组织或结构区分开来，以便于医学诊断和研究分析。 模糊聚类法可以用于分割MRI图像，并且有相关的论文和Matlab源码可供参考。

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  • 磁共振图像分割
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    磁共振图像分割是指通过计算机算法将MRI（磁共振成像）图像中的不同组织或结构区分开来，以便于医学诊断和研究分析。 模糊聚类法可以用于分割MRI图像，并且有相关的论文和Matlab源码可供参考。
     
  • 核磁共振图像数据
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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。
     
  • 基于MATLAB的磁共振图像中脑肿瘤自动分割技术
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    本研究提出了一种利用MATLAB开发的算法，旨在实现对磁共振成像（MRI）数据中的脑部肿瘤进行高效、精准的自动化分割。该技术通过优化处理流程和提高识别精度，为临床医生提供了有力工具以辅助诊断与治疗规划。 异常细胞生长会导致脑部肿瘤的形成，在早期发现并进行诊断及治疗对于降低人类因脑瘤导致的生命风险至关重要。在医学领域内，有效分割MR图像中的脑肿瘤是一项基本任务。根据强度值提取或分组图像中像素的过程被称为图像分割，它可以采用不同的方法来实现，如阈值、区域生长、流域和等高线处理。 为了改进先前的方法并克服其缺点，我们提出了一种新的方案：首先，在预处理阶段移除头骨以外的无用部分；其次，应用各向异性扩散滤波器去除MRI图像中的噪声。然后通过快速边界框(FBB)算法来标记肿瘤区域，并选择中心部位作为训练支持向量机(SVM)分类器的样本点。接着利用SVM对边界进行分类并提取出肿瘤信息。 该方法可以在MATLAB中实现，实验结果表明这种方法具有高精度和可靠性，这有助于专家与放射科医生轻松地评估脑部肿瘤的位置及大小。
     
  • 脊柱磁共振图像多类别三维自动分割数据集.zip
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    本数据集包含大量脊柱磁共振图像及其多类别三维标注信息，旨在支持医学影像领域的研究与开发，促进自动化医疗诊断技术的进步。 磁共振图像脊柱结构多类别三维自动分割数据.zip 是一个包含nii.gz格式的分割数据集。该数据集中包含了对磁共振T2腰椎矢状位进行的多种类别的分割，包括背景在内的总共20个分类。其中椎体部分分为S、L5、L4、L3、L2、L1、T12、T11、T10和T9；椎间盘则包含有L5S, L4L5, L3L4, L2L3, L1L2, T12L1, T11T12, T10T11以及T9T10。
     
  • 磁共振影像重建
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    磁共振影像重建是指通过先进的数学算法和计算机技术，从原始数据中恢复出高质量的医学图像的过程，对于疾病的诊断与治疗具有重要意义。 关于磁共振图像重建的代码，希望对大家有用。
     
  • 基于多模态磁共振的脑肿瘤图像自动分割算法研究
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    本研究致力于开发一种利用多模态磁共振技术的先进算法，旨在提高脑部肿瘤图像自动分割的精确度与效率，为临床诊断提供有力支持。 脑肿瘤图像自动分割面临的主要挑战是肿瘤形态多样且类别不平衡严重，这使得传统的卷积神经网络难以生成高精度的分割结果。为解决这些问题，在原始3D-Unet的基础上提出了一种改进模型，该模型采用混合膨胀卷积模块替代常规卷积模块，以此方式指数级地扩大了感受野，并减少了网络深度以避免上采样时无法恢复小目标的问题。此外，还用混合损失函数取代原有的Dice损失函数，增强了对稀疏类别分类错误的惩罚力度，促使模型更好地学习这些错误样本。实验结果显示，混合膨胀卷积模块和混合损失函数分别提高了整个肿瘤区域及核心区域的预测精度，并改进了脑肿瘤自动分割的各项性能指标。
     
  • 磁共振影像阅读软件
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    磁共振影像阅读软件是一款专为医疗专业人士设计的应用程序，它支持快速、准确地读取和分析磁共振成像数据，帮助医生做出更精准的诊断。 核磁共振读片软件可以自由安装，并且可以通过该软件进行图片格式的转换。
     
  • 基于注意力机制的U-Net在脑肿瘤磁共振图像分割中的应用
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    本研究探讨了将注意力机制融入U-Net架构，以提升对脑肿瘤MRI图像的自动分割精度与效率，为临床诊断提供更可靠的依据。 为了应对全卷积神经网络在图像分割过程中出现的信息丢失以及对固定权重的依赖导致精度降低的问题，我们改进了U-Net结构，并将其应用于脑肿瘤磁共振（MR）图像的分割任务中。 具体而言，在U-Net的收缩路径部分引入注意力模块，使得不同尺寸卷积层之间的权重分布更加合理。这不仅有助于利用空间信息和上下文信息，还增强了网络模型在处理复杂医学影像时的表现力。同时，我们用残差紧密模块替代了原有的基本卷积层结构，以期从输入数据中提取出更丰富的特征，并进一步促进整个神经网络的训练收敛过程。 为了验证改进后的U-Net架构的有效性与实用性，在BraTS（The Brain Tumor Image Segmentation Challenge）提供的标准脑肿瘤MR图像数据库上进行了实验。通过计算Dice分数来评估模型在不同区域的分割准确度，最终结果表明：对于整个肿瘤区域、核心部分以及增强区分别达到了0.9056分、0.7982分和0.7861分的成绩。 综合以上分析可以看出，在改进后的U-Net框架下进行脑部MR图像处理能够显著提升分割精度与效率。
     
  • 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。