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儿童大脑磁共振指纹识别
随着磁共振成像技术的不断进步，定量成像方法在临床和研究应用中都获得了巨大的发展。例如，弥散加权成像、灌注加权成像、功能性磁共振成像和磁共振已被广泛用于深入了解儿童的正常大脑发育和各种神经系统疾病。1-4 当系统相关偏差得到控制时，定量成像方法可以得出客观且可能更具可重复性的发现。尽管具有这些潜在优势，但定性 T1 加权和 T2 加权图像仍然是临床实践中使用最广泛的磁共振图像，临床解释/诊断很大程度上依赖于定性或半定量的视觉评估。T1 和 T2 弛豫时间是基本的磁共振成像特定属性，受内在组织成分、微环境、温度和磁场强度控制。与传统磁共振成像相比，直接测量 T1 和 T2 弛豫时间可以提供更定量和客观的组织特征和病理过程评估。 5,6 然而，技术限制（特别是较长的采集时间）使得这些方法更容易受到运动的影响，并且容易出现系统相关的不稳定性，从而阻碍了它们在临床上的广泛应用。
MCP-312-磁共振引导聚焦-...
本 Molina 临床政策 (MCP) 旨在促进利用管理流程。政策不是治疗的补充或建议；提供商对会员的诊断、治疗和临床建议负全部责任。它表达了 Molina 对某些服务或用品是否具有医疗必要性、实验性、研究性或美容性的决定，目的是确定付款是否合适。特定服务或用品具有医疗必要性的结论并不构成对该服务或用品为特定会员承保（例如，将由 Molina 支付）的陈述或保证。会员的福利计划决定承保范围 - 每个福利计划都定义了哪些服务在承保范围内、哪些服务在承保范围内以及哪些服务受金额上限或其他限制。会员及其提供商需要咨询会员的福利计划，以确定是否有任何适用于此服务或用品的排除或其他福利限制。如果本政策与会员的福利计划之间存在差异，则以福利计划为准。此外，州、联邦政府或 CMS 的适用法律要求可能强制医疗保险和医疗补助计划成员必须获得保险。CMS 的保险数据库可在 CMS 网站上找到。现有国家保险范围决定 (NCD) 或地方保险范围决定 (LCD) 的保险范围指令和标准将取代本 MCP 的内容，并为所有医疗保险成员提供指令。所包含的参考资料在政策批准和发布时是准确的。
功能性磁共振成像（fMRI）
这些服务可能包含在所有 Medica 计划中，也可能不包含在内。保险范围受适用联邦或州法律的要求约束。请参阅会员的计划文件，了解其他具体保险范围信息。如果此一般信息与会员的计划文件存在差异，则将以会员的计划文件为准来确定保险范围。对于 Medicare、Medicaid 和其他政府计划，除非这些计划要求不同的保险范围，否则将适用此政策。会员可以拨打会员身份证上列出的电话号码联系 Medica 客户服务部，以更具体地讨论他们的福利。有疑问的提供商可以拨打免费电话 1-800-458-5512 联系 Medica 提供商服务中心。Medica 保险政策不是医疗建议。
基于磁共振成像的磁共振成像牙科植入物手术 - 一项临床初步研究
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功能磁共振成像.pdf
在 fmridata 和 oro.nifti 之间转换 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 fmri.cluster....................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 6 fmri.design................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................. 7 fmri.designG................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................ 7 fmri.designG................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................. . ... ..................................................................................................................................................................................................................................................................13 fmri.metaPar................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................18 fmri.pvalue................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................23 fmri.searchlight. ................. ... . ... . ... ..................................................................................................................................................................................................................................................................................34 niftiImage2fmri .................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................36 plot.fmridata ................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................. 37 plot.fmriICA ... . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... . ... 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。48 切片定时 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ...
脑磁共振成像的进展
摘要：Prader – Willi综合征（PWS），这是一种罕见的表观遗传疾病，绘制了15q11.2-Q13.3的印迹式循环结构域，以不同阶段的形式表现出常规的神经发育轨迹。PWS的当前多模式磁共振成像（MRI）方法集中在形态MRI（MMRI），扩散MRI（DMRI）和功能性MRI（fMRI）上，以揭示脑改变。该技术提供了另一种观点，可以理解PWS的潜在神经发育和神经病理过程，此外，除了特定的分子基因表达模式，各种临床表现和代谢表型。PWS患者的多模式MRI研究表明，灰质体积，纤维段的完整性以及某些网络的激活和连通性的大脑变化。这些发现主要表明，额叶奖励回路和边缘系统的大脑改变与分子遗传学和临床表现有关（例如，压倒性的饮食，强迫性的强迫行为和皮肤采摘）。使用大型样本量和高级MRI技术以及人工智能算法的进一步探索将是研究PWS的结构和功能变化以及潜在的发病机理的主要研究方向。
利用磁共振检测脑肿瘤...
摘要：脑肿瘤检测是医学图像分析和诊断中一项重要任务。本研究提出了一种基于深度学习的脑肿瘤检测模型，利用YOLOv7可以准确检测脑肿瘤。使用的数据集分为训练数据集和测试数据集。对数据集执行预处理技术以获得最佳结果。研究产生了脑肿瘤的检测模型。该模型实现了 93.2% 的 mAP、91.4% 的准确率、90.2% 的召回率和 90.8% 的 F1 分数。结果证明了所提出的模型在准确检测脑肿瘤方面的有效性，可以协助早期诊断和治疗计划。关键词：物体检测，脑肿瘤，yolov7 摘要：脑肿瘤检测是医学图像分析和诊断中一项重要任务。本研究提出了一种基于深度学习的脑肿瘤检测模型，利用YOLOv7可以准确检测脑肿瘤。使用的数据集分为训练数据集和测试数据集。对数据集执行预处理技术以获得最佳结果。研究产生了脑肿瘤的检测模型。该模型实现了 93.2% 的 mAP、91.4% 的准确率、90.4% 的召回率和 90.8% 的 F1 分数。结果证明了所提出的模型在准确检测脑肿瘤方面的有效性，这有助于早期诊断和治疗计划。关键词：物体检测、脑瘤、yolov7
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