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

图像分割可以通过不同的方式实现阈值、区域生长、流域和等高线。 以前的缺点方法可以通过提出的方法来克服。 提取有关信息肿瘤，首先在预处理级别，头骨外的额外部分并且没有任何有用的信息被删除然后各向异性扩散过滤器应用于 MRI 图像以去除噪声。 通过应用快速边界box (FBB) 算法，肿瘤区域以边界显示在 MRI 图像上框，中心部分被选为训练一类 SVM 的样本点分类器。 然后支持向量机对边界进行分类并提取瘤。

信号重构matlab代码便携式MRI 便携式MRI数据的重建和处理代码 概述 portable-MRI包含MATLAB代码，用于通用重建和处理由便携式MRI扫描仪生成的MRI数据。 便携式MRI扫描仪具有内置（始终打开）的读出梯度。 3D RARE序列与二维编码中的相位编码一起使用。 重建代码的输入数据是一个.mat文件，其中包含原始相位编码的自旋回波火车数据。 影像重建HALBACH_reconstruct_simp.m是用于运行图像重建代码的顶级脚本。 提供了示例性体内数据集（T2加权）（T2_data_example.mat）。 图像处理进一步的图像处理是用intensity_correction.m执行的。 该脚本使用自定义蒙版对每个2D图像进行蒙版，并使用低通滤波后的图像版本对图像强度进行归一化。 提供了重建的图像以供加载到此脚本中（T2_images_example.mat）。 可以使用drawfreehand和createMask内置的MATLAB函数创建自定义蒙版。 系统要求 硬件要求 portable-MRI软件包需要一台具有足够RAM的标准计算机来支持内存中操作。

医学成像中的深度学习：如何在MRI检查中自动检测膝盖受伤？ 该存储库包含一个卷积神经网络的实现，该网络对MRI检查中特定的膝盖损伤进行分类。 它还包含我在上撰写的一系列帖子的材料。 数据集：MRNet 数据来自斯坦福大学ML Group研究实验室。 它由斯坦福大学医学中心进行的1,370次膝盖MRI检查，以研究前交叉韧带（ACL）眼泪的存在。 有关ACL撕裂问题和MRNet数据的更多信息，请参阅我的博客文章，您可以在Jupyter Notebook中调查数据并构建以下数据可视化： 要了解有关数据以及如何实现此可视化窗口小部件的更多信息，请阅读 代码结构： 下表总结了该项目的体系结构： 有关该代码的更多详细信息，请参阅我的第二篇。 如何使用代码： 如果您想自己重新训练网络，则必须通过此向斯坦福大学索取数据。 下载数据后，创建一个data文件夹并将其放置在项目的根目录下。 您