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World File Search SystemFMRI
高分辨率FMRI图像重建的转移和无监督的学习在超高磁场
然而，随着这些加速fMRI获取的最新进展[3，4]，收购中保存的时间和复杂性已转移到图像重建中。目前，即使在社区中已经开发了现代变异压缩感（CS）重建技术，并且在我们的PYSAP软件[5]中可供选择（请参阅其fMRI 1的插件），但完全重建典型的4D（3D+时间）序列所需的时间预算是100个高分辨率FMRI FMRI FOLUMES架构的典型预算。为了加快这项任务，存在几种竞争方法，要么平行于多个GPU上连续的fMRI体积的重建，要么依靠深度学习在测试时本质上分解MR图像重建的数值复杂性。该博士学位论文将探索第二大道。
使用 FMRI 图像诊断诵读困难症
功能预处理：在 fMRI 数据分析中，每次运行 BOLD 时，都会执行一系列预处理步骤。这包括创建参考体积和去颅骨版本以与 T1 加权参考对齐、估计头部运动参数以及应用时空滤波以增强神经活动模式并抑制噪音。根据获取体积内切片的时间差异调整切片时间校正，并转换为标准模板空间，确保一致的空间对齐。进一步的步骤包括生成混杂时间序列、计算生理回归量、使用网格重采样进行空间对齐以及高斯平滑以增强图像。这些程序共同准备了 fMRI 数据以供后续分析，确保对大脑活动模式的解释准确可靠。
fslr：来自大脑功能MRI（'fmrib'）的“ FSL”（'FMRIB'软件库）的包装功能
bitpix方法。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>7 cal.max方法。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>7 cal.min方法。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>8结帐。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>8 check_ fi 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fslcmd。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。30 fslcog。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。31 fslcos.help。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。32 FSLCPGEOM。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。33 fslcpgeom.help。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>34 fsldir。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>34 fsldiv.help。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>35 fsdge.help。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 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牛津大脑功能性MRI（FMRIB）
9.30咖啡和到达10.00欢迎：海蒂·约翰·伯格（Heidi Johansen-Berg）10.15-11.15会议1：主席 - 起亚·诺贝尔（Kia Nobre）对FMRIB的反思：保罗·马修斯（Paul Matthews） - 早期，保罗与教授合作。Cowey，Newsom-Davies和Radda阐明了牛津的功能成像中心的愿景，并从MRC，GlaxoSmithkline和慈善捐助者那里获得资金。他是董事的主任，负责设计和建设，然后是1997年直到2005年FMRIB的第一位董事。现在，他是埃德蒙·J（Edmond J）和莉莉·萨弗拉（Lily Safra）的主席，脑科学系主任，也是帝国学院英国痴呆症研究所中心主任。研究亮点：劳伦斯·亨特（Laurence Hunt） - 绘制大脑功能 - 从fMRI到桥接量表，劳伦斯（Laurence）从2007 - 2011年开始在FMRIB的计算神经科学方面完成了他的DPHIL研究，在UCL短暂的咒语之后，他搬回了牛津大学，现在搬回了牛津大学，现在是实验心理学系的副教授。FMRIB之后的生活：Narender Ramnani Narender进行了博士后研究，研究小脑，2001年至2004年在FMRIB进行了小脑研究，然后搬到皇家霍洛威（Royal Holloway），他现在是神经科学教授。11.15-11.45的中断和海报11.45-1.00会议2：主席 - 史蒂夫·史密斯（Steve Smith）对FMRIB的反思：斯图尔特·克莱尔（Stuart Clare） - 我们作为中心斯图尔特（Stuart）的价值观的演变自1997年开始。与他的物理研究一起，他从2003年至2009年领导了FMRIB研究生课程，现在是Wellcome综合神经影像中心的运营总监。在担任Nuffield部门研究亮点：SAAD JBABDI - 数据分析 - 从壮举到大数据SAAD在2006年以后加入了FMRIB，从事扩散分析方法，现在是综合神经成像中心的生物医学工程教授。FMRIB之后的生活：Reza Khorshidi Reza从2007 - 2011年开始在FMRIB的图像分析上完成了DPHIL，然后才与AIG合作。现在，他指导机器学习和金融科技初创企业，并成为牛津大学深度医学计划的首席研究员。1.00-2.00午餐和海报2.00-3.00会议3：主席 - 彼得·杰扎德（Peter Jezzard）对FMRIB的反思：艾琳·特雷西·艾琳（Irene Tracey Irene）是FMRIB的创始人，是1997年的申请主管，并于2005年至2015年担任董事。
使用 RESNET 50 构建深度学习模型，根据 rsFMRI 图像预测精神分裂症
建立了一个精神分裂症的分类模型，该模型在 COBRE 数据集中对 SZ 和 HC 具有良好的预测能力，利用该模型，分类准确率达到 95.53%，但仍需进一步改进才能满足实际应用需求。
惯用手影响运动意象和执行的神经关联：一项 FMRI 研究
图 1 实验时间线。试验以 3.47 分钟的 T1 结构 MRI 开始，然后是运动想象 (MI) 任务（约 20 分钟）。然后获取 DTI 数据（5 分钟），然后是运动执行 (ME) 任务（约 10 分钟）。这里显示了运动想象任务的详细时间。只有在 MI 任务开始时，屏幕上才会出现“Imagery”一词。每次试验都以注视十字（3 秒）开始，然后是一张显示右手、左手或双手的图片，指示必须执行哪种条件（7 秒）。试验之间有 5 到 9 秒的静止时间（注视十字）抖动间隔。每种条件（左手/右手/双手）的试验在参与者中随机分配。同样的程序也适用于 ME 任务，唯一的区别是在开始时显示“Execution”一词
fMRI和颅内电物质摄影记录...
通过功能性磁共振成像（fMRI）测量的抽象阳性血液氧合水平依赖性（BOLD）反应（PBR）是大脑中无创映射活性的测量最多的测量。最近的研究一直表明，大胆的反应并非仅是正面的。负粗体反应（NBR）是针对特定的感觉刺激和任务报告的。但是，NBR与潜在的代谢和神经元需求之间的确切关系仍在争论中。在这项研究中，我们使用fMRI和颅内电生理学（电皮质摄影，ECOG）测量了来自同一人类参与者的神经生理基础。我们表明，对于那些对视觉刺激做出反应的电极，PBR与高频带（HFB）响应相关。至关重要的是，NBR与缺乏HFB功率响应和α功率响应的不预测降低有关。
FMRI 血流动力学反应功能 (HRF) 作为脑功能的新标记：用于理解强迫症病理和治疗反应的应用
血流动力学反应函数 (HRF) 表示将神经活动与功能性磁共振成像 (fMRI) 信号联系起来的传递函数，用于对神经血管耦合进行建模。由于 HRF 受非神经因素的影响，迄今为止，它在很大程度上被视为混杂因素，或在许多分析中被忽略。然而，潜在的生物物理学表明 HRF 可能包含有意义的神经活动关联，而这些关联可能无法通过传统的 fMRI 指标获得。在这里，我们通过对 25 名健康对照者（扫描两次）和 44 名强迫症 (OCD) 成人（接受 4 周强化认知行为疗法 (CBT) 之前和之后）的纵向样本的静息态 fMRI 数据进行反卷积来估计 HRF。在包括尾状核在内的区域中，OCD 的 HRF 反应高度、达峰时间和半峰全宽 (FWHM) 在治疗前异常，治疗后恢复正常。使用机器学习，治疗前 HRF 预测治疗结果（OCD 症状减轻）的准确率为 86.4%。治疗前尾状核头部的 HRF 反应高度和尾状核尾部的峰值时间是治疗反应的主要预测因素。尾状核尾部的峰值时间可能具有新的重要性，而尾状核尾部是使用传统 fMRI 激活或连接测量方法在强迫症研究中通常不会识别的区域。此外，尾状核头部的反应高度可预测治疗后的强迫症严重程度（R=-0.48，P=0.001），并与治疗相关的强迫症严重程度变化相关（R=-0.44，P=0.0028），强调了其相关性。由于 HRF 是一种对大脑功能、强迫症病理和干预相关变化敏感的可靠标记，这些结果可以指导未来的研究，找到通过传统 fMRI 方法（如标准 BOLD 激活或连接）无法实现的新发现。