MRI强度归一化
使用提出的方法对多通道MRI图像进行强度归一化 。 在原始论文中，作者提出了一种从一组MRI图像中学习一组标准直方图界标的方法。 这些地标然后用于均衡图像的直方图以进行归一化。 在学习和转换中，直方图都用于查找强度界标。 在我们的实现中，界标是根据强度的总范围而不是直方图来计算的。
这个怎么运作：
规范化分两个步骤进行：
学习界标参数：
从一组训练图像中，使用功能learn_intensity_parameters来学习界标参数。 强度参数ì_min和i_max必须由用户设置。 这两个值确定了标准强度标度的最小和最大强度。
methodT= 'spline'; % or
2021-12-06 20:36:46
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matlab脑部代码脑部MR和CT合成
这是用于脑部CT和MRI的基于模型的图像合成（翻译）的代码。
给定有效输入模态（MR-T1w，MR-T2w，MR-PDw，CT）的任何组合，将综合缺少的模态。
例如，如果对象仅进行了T1w扫描，则将合成CT，PDw和T2w扫描：
该实现是在MATLAB中完成的，并且取决于SPM12软件包（及其MB工具箱）。
该代码应该适用于原始图像;
也就是说，预先进行最少的预处理。
此外，由于它是完全不受监督的，因此不需要任何培训。
如果您认为该代码有用，请考虑在“参考”部分中引用该出版物。
依存关系
该算法是使用MATLAB开发的，并依赖于SPM12软件的外部功能。
因此，以下是必需下载的文件，需要将其放置在MATLAB搜索路径中（使用addpath
）：
SPM12：从下载。
拍摄工具箱：
SPM12工具箱目录中的“拍摄”文件夹。
纵向工具箱：
SPM12工具箱目录中的“纵向”文件夹。
Multi-Brain工具箱：下载/克隆并按照安装说明进行操作。
用例范例
此示例代码从输入的T1w
MRI合成CT，PDw和T2w扫描。
输出将写在odir文件夹中，前缀
2021-12-02 14:29:35
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wft2f.m 用于加窗傅立叶变换。 详情请使用“help wft2f”。 unwrapping_qg_trim.m 用于质量引导相位展开。 有关详细信息，请使用“帮助 unwrapping_qg_trim”。
2021-11-19 16:26:50
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本代码能够处理分割后的.raw格式图像，将图像中有分割数据的切片提取出来，以便进行下一步的提patch等等处理。提patch代码见我csdn的其他资源。
%该函数输入.raw图像的路径filename
%输出一个由带数据切片叠成的三维矩阵file_data，以及file_data的厚度（带数据的切片数）data_slice_number
2021-11-18 10:34:49
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在这项研究中，我们分析了描述820名受试者的功能性磁共振成像（MRI）成像的大脑活动数据，每个受试者在4个不同的时间进行了扫描。 这种多次扫描使我们有机会观察到受试者内成像特征的一致性，以及受试者之间的变异性。 然后将最一致的特征用于预测受试者的特征。 我们集中于四种预测方法（回归，逻辑回归，线性判别分析和随机森林），以便根据在大脑区域之间观察到的大脑活动来预测受试者的特征，例如性别和年龄。 这些预测是根据每个区域的4次扫描所评估的大脑区域之间调整后的交流活动进行的。 由于在116个大脑区域之间存在大量此类交流，因此我们对最有希望的大脑区域对进行了初步选择。 Logistic回归在根据大脑区域之间的交流活动对受试者性别进行分类中表现最好。 对于AIC逐步选择的Logistic回归模型，准确率为85.6％。 另一方面，保持整个排名预测变量集的Logistic回归模型能够获得87.7％的准确率。 有趣的是，具有AIC选择功能的模型对男性的分类更好，而完整排名的模型对女性的分类更好。 随机森林技术最能预测年龄（按原始数据提供，分为五类），准确率达48.8％。 200到1600之间的任何一组预
2021-11-13 10:52:18
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欠采样算法matlab实现代码压缩传感扩散肺MRI
该存储库包含论文中提出的新型压缩传感方法的数据，代码和结果，将信号行为的先验知识整合到重建中以加快MR扩散数据的获取。
JFPJ
Abascal，M
Desco，J
Parra-Robles（提交出版）2017年。
所提出的方法将信号衰减的知识整合到重建（SIDER）中，以通过在空间和b值维度上进行欠采样来加速MR扩散数据的获取。
SIDER将总变化（TV）与惩罚函数结合在一起，该函数可沿b方向促进稀疏性，如下所示：
其中Nabla是通向TV的空间梯度，F是欠采样的傅立叶变换，u是通气图像，M是对b的连续值编码通气图像之间的关系的算符。
可以使用扩展的指数模型来近似此关系
其中D和alpha分别是扩散和异质性指数的估计平均值，可用于估计平均肺泡长度（Lm）。
下图显示了对照组和患者的通气图像（左上），信号衰减（右上）以及D，alpha和Lm的估计图（下）。
数据
使用三名正常志愿者和三名COPD患者（n
=
8，两名患者在不同疗程进行两次采集）的完全采样扩散数据集评估方法，这些数据可从早期工作中获得[Parra-Robles等人，IS
2021-11-12 13:52:41
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