Advertisement

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...

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：ZIP

简介：
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

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 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...
    优质
    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
     
  • DSI-Studio：扩散MRI数据分析软件
    优质
    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。
     
  • 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
    优质
    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。
     
  • Cocos2d-x CSD转Lua
    优质
    本教程介绍如何将Cocos2d-x引擎中的CSharp Deserializer (CSD)文件转换为Lua脚本，助力开发者高效移植项目资源。 Cocos 的 cocostudio 工程文件 csd 转换成对应的 lua 脚本时，需要区分不同的控件类型进行转换。
     
  • 心脏扩散MRI：心肌中DWI和DTI的运用 - MATLAB开发相关...
    优质
    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
     
  • Jupyter笔记本
    优质
    Jupyter笔记本是一款开源且强大的交互式环境，支持Python等众多编程语言。它不仅能够执行代码，还擅长数据可视化与文档编写，适用于科研、教育及数据分析等领域。 此存储库包含一些用于处理示例的Jupyter笔记本。 - OpenTopography最近将其整个全球数据集转换为COG格式。这些笔记本展示了Cloud Optimized Geotiffs（COG）的优点，以及如何利用它们来减小文件大小和提高数据访问速度。 如有任何问题或意见，请通过电子邮件联系相关人员。
     
  • CSD编码乘法器设计及FPGA实现
    优质
    本文探讨了CSD编码技术在乘法器设计中的应用，并详细介绍了其在FPGA平台上的实现方法与优化策略。 这三篇文章都介绍了CSD乘法器，并给出了基于FPGA的实现方法。
     
  • 笔记本：Jupyter Notebook与数据科学实例
    优质
    《笔记本：Jupyter Notebook与数据科学实例》一书通过丰富的案例讲解了如何利用Jupyter Notebook进行高效的数据分析和科学计算，是数据科学家和技术爱好者的实用指南。 Jupyter笔记本示例使用numpy和pandas库的Jupyter Notebook入门示例。 要求安装： - Python 3 - NumPy - Pandas Jupyter笔记本用法： 1. 克隆仓库到本地：`git clone https://github.com/jamilnyc/notebooks.git` 2. 进入目录：`cd notebooks/` 3. 启动Jupyter Notebook服务：`jupyter notebook` 导航到最后一个命令打印的地址，然后打开一个*.ipynb文件。 intro.ipynb笔记本是一个不错的起点。 任务： - 使用更多可以在笔记本中执行的操作示例，使intro.ipynb笔记本更加通用。 - 创建指向软件要求安装指南的链接 - 制作一个专注于array类型的n的新示例
     
  • 【MRI脑肿瘤检测】使用PyTorch和Jupyter Notebook进行医学图像分类（含代码、数据集及中文注释）
    优质
    本项目利用Python框架PyTorch与交互式笔记本Jupyter Notebook，结合MRI影像数据，旨在开发用于自动识别脑部肿瘤的深度学习模型。包含详尽的代码示例、训练数据集以及全面的中文注释文档，适合医学图像处理领域的研究人员和开发者参考使用。 标题中的“【MRI脑肿瘤】【代码＋数据集+中文注释】医学图像分类，pytorch，Jupyter Notebook 格式可直接运行”揭示了这个压缩包文件的主要内容：这是一个涉及医学图像处理的深度学习项目，特别是针对脑肿瘤的MRI（磁共振成像）图像。该项目采用了PyTorch框架，并利用ResNet网络模型进行了实现；同时提供了AlexNet作为对比方案，所有内容以Jupyter Notebook的形式呈现，方便用户直接运行和学习。 MRI是一种无创、非侵入性的技术，用于观察人体内部结构，在神经科学领域尤其重要，对于检测和诊断脑部疾病（如脑肿瘤）具有显著价值。医学图像分类是医疗影像分析的关键任务之一，其目的是通过机器学习或深度学习技术自动识别并区分不同类型的图像以辅助医生进行准确的诊断。 ResNet（残差网络）在深度学习领域是一个重要的里程碑，由Kaiming He等人提出，它引入了创新性的残差块来解决深层神经网络训练中遇到的问题。这一设计使得模型能够达到更深的层次，并且提高了识别精度。特别是在医学图像分析中的分类任务上，ResNet表现尤为出色。 另一方面，AlexNet是由Alex Krizhevsky等人的研究团队提出的早期深度学习成功案例，在2012年的ImageNet竞赛中取得了突破性成果。虽然在现代技术框架下，它的架构显得较为简单，但当时的成就证明了深层神经网络处理大规模图像分类任务的能力。在这个项目里提供AlexNet的实现方案有助于学生理解不同模型之间的差异和它们的实际应用效果。 Jupyter Notebook为数据科学家及研究人员提供了交互式的学习环境，集成了代码、文本说明、公式展示以及可视化结果等功能，使得学习过程更加直观清晰。在本项目中，用户可以直接运行Notebook来体验整个图像分类流程的各个步骤，包括但不限于：数据预处理、模型构建、训练优化和性能评估等。 此压缩包内含一个完整的深度学习教程项目，旨在指导使用者运用PyTorch框架结合两种不同的卷积神经网络（ResNet与AlexNet）对MRI脑肿瘤进行有效识别。通过实践操作，用户不仅能掌握深度学习的基本原理，还能学会如何处理及分析医学图像数据，在医疗健康领域的相关工作中具有重要价值和应用前景。
     
  • 常系数FIR中基于CSD的串并乘法器设计 (2009年)
    优质
    本文提出了一种针对常系数FIR滤波器的高效串并乘法器设计方案，采用二进制编码缩略法(CSD)，以减少硬件实现中的乘法操作，从而降低能耗和提高计算效率。 本段落介绍了二进制数的Canonic Signed Digit (CSD) 表示法的特点，该表示法中的零位比其他方法更多。利用这一特点，在常系数乘法器中可以简化电路设计。文中详细阐述了如何通过CSD串并乘法器技术实现具体化简，并将其应用于IS95-WCDMA系统中的脉冲整形23阶常系数FIR滤波器的设计，使芯片面积减少了42%。实验结果表明，采用CSD表示法确实能够显著简化电路设计。