Functional magnetic resonance imaging (fMRI) has become the most popular method for imaging brain function. Handbook of Functional MRI Data Analysis provides a comprehensive and practical introduction to the methods used for fMRI data analysis. Using minimal jargon, this book explains the concepts behind processing fMRI data, focusing on the techniques that are most commonly used in the field. This book provides background about the methods employed by common data analysis packages including FSL, SPM and AFNI. Some of the newest cutting-edge techniques, including pattern classification analysis, connectivity modeling and resting state network analysis, are also discussed. Readers of this book, whether newcomers to the field or experienced researchers, will obtain a deep and effective knowledge of how to employ fMRI analysis to ask scientific questions and become more sophisticated users of fMRI analysis software.

基于深度学习的MRI脑肿瘤图像分割技术研究综述.pdf

matlab fcm函数代码FCM脑部MRI分割 在这个项目中，我们要模拟一篇有关脑部MRI图像分割的文章 在以下代码中有matlab代码：代码文件 基本上我们的大脑包括三个主要部分： 1- Gray matter (GM) 2- White matter (WM) 3- Cerebrospinal fluid (CSF) 在MRI图像中对脑的这些部分进行分割对于某些脑部疾病的诊断非常有帮助。 有一些细分方法： 1) FLICM a. Based on FCM and using a fuzzy local similarity measure to reduce the effect of the noise b. modified the FCM objective function by introducing a spatial penalty term 2) GMM a. models the pixel intensities by using a mixed Gaussian distribution b. reduce the segmentation sensitiv

DWI文件转换成ADC图像，需要按照计算公式进行计算得到，如何利用现有的DWI文件通过软件计算得到ADC，是一个比较繁杂的过程，中间存在很多技术性的问题，本文主要是介绍ADC计算的流程，以及所涉及到到的软件和公式，方便初学者理解和掌握DWI图像的处理方法。

阿尔茨海默氏病（AD）是痴呆症的最常见形式，是一种无法治愈的神经系统疾病，会导致进行性精神恶化。 尽管对AD进行明确诊断很困难，但在实践中，AD诊断主要基于临床病史和神经心理学数据，包括磁资源成像（MRI）。 近年来，有关将机器学习应用于AD识别的研究越来越多。 本文介绍了我们对这一进展的最新贡献。 它描述了一种基于3D脑MRI深度学习的自动AD识别算法。 该算法使用卷积神经网络（CNN）来实现AD识别。 独特之处在于，大脑的三维拓扑在AD识别中被视为一个整体，从而可以进行准确的识别。 本研究中使用的CNN包括三组连续的处理层，两个完全连接的层和一个分类层。 在该结构中，三组中的每一个都由三层组成，包括卷积层，池化层和归一化层。 使用来自阿尔茨海默氏病神经成像计划的MRI数据对算法进行了训练和测试。 使用的数据包括约47位AD患者和34位正常对照的MRI扫描。 实验表明，该算法具有较高的AD识别精度，灵敏度为1，特异性为0.93。

Cardiac MRI 是心脏病患者心房医疗影像数据 ，以及其左心室的心内膜和外膜的图像标注。包括 33位 患者案例，7980张 图像。 注：作者发布的数据集是经过处理后的 Matlab 数据文件，并非原始的图像文件。

基于MRI图像的脑肿瘤分类数据集，共7678张图片 基于MRI图像的脑肿瘤分类数据集，共7678张图片 基于MRI图像的脑肿瘤分类数据集，共7678张图片

大脑CT（MRI）图像数据集，预测MGMT启动子基因的存在或缺失，共1336张图片 大脑CT（MRI）图像数据集，预测MGMT启动子基因的存在或缺失，共1336张图片 大脑CT（MRI）图像数据集，预测MGMT启动子基因的存在或缺失，共1336张图片

彩色预处理阿尔茨海默病MRI(磁共振成像)所有的图像都被调整为128 x 128像素。该数据集有四类图像。该数据集由总共6400张MRI图像组成。1类轻度痴呆(896张图片)2类中度痴呆(64张图片)3类非痴呆(3200张图片)4类非常轻度痴呆(2240张图片)

b-样条配准matlab代码运动估计-压缩传感-MRI 该存储库包含JFPJ Abascal、P Montesinos、E Marinetto、J Pascau、M Desco论文中介绍的基于 B 样条的压缩感知 (SPLICS) 方法的 MATLAB 代码。 小动物研究中自门控心脏电影 MRI 的总变异与基于运动估计的压缩感知方法的比较。 PLOS ONE 9(10): e110594, 2014. DOI: SPLICS 通过将连续帧之间的运动建模到重建框架中来概括时空总变化 (ST-TV)。 使用基于分层 B 样条的非刚性配准方法估计运动。 SPLICS 解决了以下问题 其中第一项对应于 TV，T 是时间稀疏算子，F 是傅立叶变换，u 是重构图像，f 是欠采样数据。 使用 Split Bregman 公式可以有效地解决优化问题。 这个演示 此演示在心脏电影 MRI 数据上比较 TV、时空 TV 和 SPLICS。 此版本的 SPLICS 包括两个步骤：i) 根据先前的重建（在此示例中由 TV 给出的图像）估计运动，以构建编码运动的稀疏时间算子，ii) 考虑先前估计的运动算子的图像