MRI 的脑肿瘤检测和分割图片。 抽象的脑肿瘤是一种致命的疾病，没有 MRI 就无法自信地检测到。 在该项目中，试图通过MRI检测患者的大脑是否有肿瘤使用 MATLAB 仿真的图像。 为了为 MRI 图像的形态学操作铺平道路，首先将图像使用各向异性扩散过滤器过滤以减少连续像素。 之后调整图像大小并使用阈值图像手动转换为黑白图像。 这个初级过滤器似乎合理肿瘤存在的位置。 在这种半处理的图像上，已经进行了形态学运算，并且获得了关于可信位置的坚固性和面积的信息。 一种这两个字符的最小值已由统计确定包含肿瘤的不同 MRI 图像的平均值。 然后它被用来交付最终检测结果。 虽然这个模拟程序在大多数情况下可以给出正确的结果，但它不能当肿瘤过小或肿瘤中空时进行。 该项目的更大目标是建立一个肿瘤二维图像数据的数据库。 从特定人的不同角度拍摄的 MRI 图像并通过分析他们指出肿瘤的确切 3D 位置。 为了实现

有关磁共振图像重建的代码，希望对大家有用

glcm matlab代码老年痴呆症检测 MATLAB代码将脑MRI图像分类为阿尔茨海默氏症或认知正常。 从OASIS获得了83例右撇子女性患者（18-30岁）的MRI数据集。 从MRI提取的特征包括灰色物质体积与标准化全脑体积（nWBV）的比率，白色物质体积与脑脊液体积的比率，以及从GLCM提取的特征，例如熵，能量，均质性和相关性。

主要介绍了Python读取MRI并显示为灰度图像实例代码，具有一定借鉴价值,需要的朋友可以参考下

感兴趣区域欠采样MRI重建：一种深度卷积神经网络方法

PHANTOM_PARALLEL 模拟合成 MR 图像的嘈杂多线圈采集。 输入是 MR 切片、线圈数量、协方差矩阵和平行加速度的配置。 它允许三种输出： - 没有 k 空间子采样的多线圈。 - 带有子采样和 GRAPPA 重建-具有二次采样和SENSE重建功能。 输出还根据以下条件提供变体噪声模式和有效值 S. Aja-Fernández、A. Tristán-Vega、S. Hoge。 使用参数化非中心 chi 近似模型在 GRAPPA 中进行统计噪声分析。 医学中的磁共振。 第 65 卷，第 4 期，第 1195–1206 页，2011 S. Aja-Fernández, A. Tristán-Vega，噪声相关性的影响具有平方和重建的多线圈统计模型。 医学中的磁共振。 2012年第67卷第2期，第580-585页 该工具箱旨在模拟MR数据中的实际噪声模式，以验证滤波和噪声估

用于磁共振成像（MRI）医学研究的灵活工具，可从多种类型的脉冲序列（红外准备，Look-Locker和MOLLI T1映射；单回波和多回波T2 / T2 *）生成参数图像（图）*映射）。

目的:探讨鞍上池在中国数字化可视人体(Chinese visible human,CVH)与CT、MRI上的横断面解剖形态学表现。方法:选择做64层螺旋CT和MRI头部检查的健康志愿者各60例,获得5mm层厚横断面图像。从第2例中国数字化可视人体数据集中选取与CT、MRI相对应层面的头部薄层连续横断面标本图像,对照观察鞍上池在CVH、MRI与CT图像上的正常解剖形态、毗邻及内部结构。结果:CVH图像上,鞍上池表现为六角形和五角形两种形状。CVH薄层横断面图像能连续、清晰地显示鞍上池的正常形态、毗邻及内部结构。60例CT及MRI图像上,鞍上池全部显示,但解剖结构均不及CVH清晰。鞍上池在CT、MRI横断面图像上形状变化更大,以六角形最多,五角形次之,四角形最少,相应毗邻及内部结构也有所不同。六角形鞍上池在CVH、CT、MRI上有良好的对应关系,五角形鞍上池部分相匹配,CVH图像上无四角形鞍上池。结论:通过与CT、MRI进行对照研究,中国数字化可视人体能为颅脑疾病的影像识别和诊断提供断层解剖学依据。

RAPID：扩散成像的常规保证管道 - De Santis 等人。 （提交） script_to_calculate_SNR 计算信噪比并返回获取 QA 数据的最佳参数。 _输入：100 个 b=0 图像的 nifti 文件_输出：最大 b 值和体素大小 script_to_run_QA检查b的线性，在视场上的Gmax均匀性，在三个逻辑轴上的梯度幂相互一致，并校正梯度不匹配。 _Input：使用梯度表 Grad_dirs_QA_shuffled.txt 获取的体模扩散数据的 nifti 文件_输出：带有日期的 QA .mat 文件 script_to_compare_QA_results 检查时间稳定性。 _Input：两个 .mat 质量保证结果文件

此脚本显示如何从给定的扩散加权 MRI 数据集计算扩散峰度 (DKI) 系数。 该脚本使用 A. Barmpoutis 和 J. Zhuo 撰写的文章“Diffusion Kurtosis Imaging: Robust Estimation from DW-MRI using Homogeneous Polynomials”中的各种约束实现了几种拟合方法，在 ISBI 会议录，2011 年，第 262-265 页。