XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemMRI
您的MRI问题回答了！
这是一个棘手的问题，因为我们以不同的方式感到和体验事物。一些有MRI扫描的孩子说这很有趣，因为您可以看镜子并见到父母。当您躺下并且床开始上升时，这也可能会令人兴奋。其他孩子说，一开始可能会有些恐惧，但是当您在扫描仪中时，感觉还不错，而且很放松。大多数孩子说，躺在床上和听音乐是最好的部分！当您在上方看时，就像看着白屏一样，它使您入睡。，如果您想摆脱扫描，可以按一下蜂鸣器，医生将停止扫描。
disgan：信息信息的歧视器将GAN引导到MRI超分辨率，并清洁噪声
MRI超级分辨率（SR）和Denoising任务是深度学习领域的挑战，传统上被视为具有分隔的配对培训数据的不同任务。在本文中，我们提出了一种创新的方法，该方法使用单个深度学习模型同时解决这两个任务，从而消除了在培训期间对明确配对嘈杂和干净的图像的需求。我们提出的模型主要是针对SR训练的，但在超级分辨图像中也表现出显着的噪声清洁功能。而不是将与频率相关操作引入常规过程的常规方法，我们的新方法涉及使用以频率信息歧视器为指导的GAN模型。为了实现这一目标，我们利用3D离散小波变换（DWT）操作的功率作为GAN框架内的频率结合，用于磁共振成像（MRI）数据的SR任务。特别是我们的分配包括：1）基于残差 - 残基连接块的3D发电机； 2）将3D DWT与1×1卷积的3D DWT集成到3D UNET内的DWT+CORV单元中； 3）训练有素的模型用于高质量的图像SR，并伴随着Intrinsic denoising过程。我们将模型“ deno诱导的超分辨率gan（disgan）”配音，原因是其对SR图像产生和同时降解的双重影响。与传统的培训SR和Deno Task作为单独模型的传统方法背道而驰，我们提出的disgan仅受到SR任务的培训，但在DeNoising方面也取得了出色的表现。我们的代码可用 -该模型经过了来自人类连接组项目（HCP）的数十个受试者的3D MRI数据的培训，并对先前看不见的MRI数据进行了进一步评估，这些MRI数据来自患有脑肿瘤和癫痫的受试者，以评估其denosis和SR性能。
开放访问一系列成像研究（OASIS）：年轻，中年，非痴呆和痴呆的老年人的横截面MRI数据
开放式成像研究（OASIS）是一个旨在使大脑的磁共振成像（MRI）数据集的大脑数据集，可自由使用科学界。通过编译和自由分发MRI数据集，我们希望促进基本和临床神经科学中的未来发现。具体来说，OASIS项目旨在扮演许多角色。首先，绿洲图像和相关措施是持续科学探索的数据集。从整个成人寿命中从有或没有痴呆症的400多个个人获得的一组图像开始，选择了绿洲数据集，以鼓励对高兴趣主题进行研究，并提供对个别实验室难以获取的数据。第二，OASIS数据是研究人员创建和推动分析技术的目标。由于图像是从多个年龄和健康状况的受试者中获取的，因此绿洲数据可用于测试人类大脑各种景观各个范围内技术的鲁棒性和有效性。第三，绿洲数据可以用作相似分析技术的基准目标。标准图像证明了证明和对比方法的共同参考点。通过仔细筛选
口语大脑：言语，韵律和语法的fMRI实验概论
在这项研究中，我们将概述近年来我们所做的有关语言和语音生产的神经解剖学相关性的实验工作。首先，我们将介绍与事件相关的功能磁神经成像和我们使用的实验范式的方法。然后，我们将介绍并讨论有关（1）语音运动控制，（2）发音复杂性，（3）韵律的神经解剖学相关性的实验结果，以及（4）义大利处理的神经认知底物。实验（1）和（2）表明，由SMA，运动皮层和小脑组成的预期大型运动语音网络仅在计划和执行简单的关节运动方面活跃。提高的关节复杂性会导致更集中的激活。此外，我们可以证明，只有语音运动的执行才能招募左前岛，而发音计划则没有。实验结果（3）的结果表明，控制韵律处理的横向化不是韵律（语言与情感）的功能，而是处理单元的更一般特征，例如韵律框架的大小，造成了不同皮质区域的激活。最后，在实验（4）中，我们提出了语音生产中句法处理的第一个结果。除了预期的Broca区域激活外，我们还发现了Wernicke地区和小脑中的激活。我们还找到了其他皮质区域激活的证据，这些证据少于脑力相关性的临床研究。这些领域和网络的认知相关性仍有待阐明。Q 2001 Elsevier Science Ltd.保留所有权利。Q 2001 Elsevier Science Ltd.保留所有权利。
探索基于深度学习的大脑MRI-TO-CT合成中的对比度概括
背景：已提出合成计算机断层扫描（SCT），并越来越多地采用以实现基于磁共振成像（MRI）的放射疗法。深度学习（DL）最近证明了从固定MRI采集中生成准确的SCT的能力。但是，由于模型概括不良，MRI方案可能会随着时间的推移而随着时间的流逝而变化或不同。目的：研究域随机化（DR）以增加脑SCT生成DL模型的概括。方法：收集了95例接受RT患者的CT和相应的T 1加权MRI，带有 /无对比度，T 2加权和FLAIR MRI，考虑到可以研究概括的未见序列的能力。“基线”生成对抗网络进行了 /没有天赋序列的训练，以测试模型在没有DR的情况下的性能。基于SCT的剂量计划的图像相似性和准确性对CT进行了评估，以选择针对基线的表现最佳的DR方法。结果：基线模型在FLAIR上的性能最差，平均绝对误差（MAE）= 106±20.7 HU（平均值±σ）。在MAE = 99.0±14.9 HU的DR模型中，Flair上的性能显着提高，但仍然不如基线 + Flair模型的性能（MAE = 72.6±10.1 HU）。同样，对于DR VS基线，获得了γ速率的提高。结论：DR提高了仅在获得的MRI上训练的未见序列上的图像相似性和剂量准确性。DR使模型更加稳健，从而减少了在未见序列上应用模型时重新训练的需求，并且无法进行重新训练。
Aamri筹款和慈善网络活动2024
重新架设高架，首席增长官，NTEGRAME HEVRAME MASTHEAD MASTERCLASS将对DOS和不开始重新构建间接费用的DOS和不深入了解。从与批评者打交道到了解捐助者对间接费用的实际看法，这是一个实用的研讨会，可带您进行研究，以帮助您塑造组织如何构成间接费用。12.05pm简介 - 集思广益活动：由DGB Global合作伙伴Peter Dalton促进的医学研究合作资金将促进我们的第二天来自澳大利亚医学研究机构的参与者，以探索和确定可以增强对整个部门的慈善支持的协作机会。12.20pm午餐休息1.00pm延续 - 集思广益活动2.55pm活动总结 - Aamri Dr Saraid Billiards，Aamri首席执行官Aamri 3.00pm下午3.15点下午3.15pm MCRI网站旅行4.00pm活动关闭
增强型生成对抗网络，用于 3D 脑 MRI 超分辨率
用于磁共振成像 (MRI) 的单图像超分辨率 (SISR) 重建引起了人们的极大兴趣，因为它不仅可以加快成像速度，还可以改善可用图像数据的定量处理和分析。生成对抗网络 (GAN) 已被证明在图像恢复任务中表现良好。在这项工作中，我们遵循 GAN 框架并开发了一个与鉴别器相结合的生成器来解决 T1 脑 MRI 图像上的 3D SISR 任务。我们开发了一种新颖的 3D 内存高效的残差密集块生成器 (MRDG)，其在 SSIM（结构相似性）、PSNR（峰值信噪比）和 NRMSE（归一化均方根误差）指标方面实现了最先进的性能。我们还设计了一个金字塔池化鉴别器 (PPD) 来同时恢复不同尺寸尺度上的细节。最后，我们引入了模型混合，这是一种简单且计算效率高的方法，可以平衡图像和纹理
Dempster-Shafer 可信 AI 方法及其在胎儿脑部 MRI 分割中的应用
摘要 — 对于病理病例和在不同中心获取的图像（而不是训练图像），用于医学图像分割的深度学习模型可能会意外且严重地失败，其标记错误违反了专家知识。此类错误破坏了用于医学图像分割的深度学习模型的可信度。检测和纠正此类故障的机制对于安全地将这项技术转化为临床应用至关重要，并且很可能成为未来人工智能 (AI) 法规的要求。在这项工作中，我们提出了一个值得信赖的 AI 理论框架和一个实用系统，该系统可以使用基于 Dempster-Shafer 理论的回退方法和故障安全机制来增强任何骨干 AI 系统。我们的方法依赖于可操作的可信 AI 定义。我们的方法会自动丢弃由骨干 AI 预测的违反专家知识的体素级标记，并依赖于这些体素的回退。我们在最大的已报告胎儿 MRI 注释数据集上证明了所提出的可信 AI 方法的有效性，该数据集由来自 13 个中心的 540 个手动注释的胎儿大脑 3D T2w MRI 组成。我们值得信赖的 AI 方法提高了四个骨干 AI 模型的稳健性，这些模型适用于在不同中心获取的胎儿脑部 MRI 以及患有各种脑部异常的胎儿。我们的代码可在此处公开获取。
重新思考多对比度MRI超分辨率：矩形...
最近，几种方法探索了多对比磁共振成像（MRI）超分辨率（SR）的潜力，并获得了优于单对比SR方法的结果。但是，现有方法仍然存在两个缺点：（1）它们只能解决固定的Inter Intermpling量表，例如2×，3×和4倍，它们需要培训并存储临床上每个UPSMPLAING SCALE的相应模型。（2）他们在采用方形窗口（例如8×8）变形金刚网络档案时缺乏直接交互，这导致长范围依赖性的建模不足。此外，参考图像和目标图像之间的关系尚未完全挖掘。为了解决这些问题，我们开发了一个新颖的网络，用于多对比度MRI任意规模的SR，被称为McASSR。具体来说，我们设计了矩形窗口交叉注意变压器，以在MR图像中建立长期依赖性，而无需增加计算复杂性并完全使用参考信息。此外，我们提出了参考吸引的隐式关注，作为提升的模式，通过隐式神经表示实现了任意规模的超分辨率，进一步融合了参考图像的补充信息。在公共和临床数据集上进行了广泛而全面的实验表明，我们的MCASSR比SOTA方法产生了卓越的性能，这表明其在临床实践中的巨大潜力。代码将在https：//github.com/guangyuankk/mcassr上找到。