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定量磁化转移MRI MRI由On-...
定量磁化转移（QMT）成像旨在定量评估运动限制的宏观分子和周围水质子之间发生的磁化交换过程。用于大脑成像，经典QMT方法使用了两池模型1-3，该模型应用于伪造的损坏的梯度重新授予的（SPGR）数据。4这种方法得出的最相关的定量参数是大分子质子馏分（MPF），它对脑组织的变化具有公平的敏感性。5,6在QMT框架中，需要对T 1放松的独立测量才能解散松弛和MT效应，并提供估计MPF的估计。变量翻转角（VFA）–SPGR和MT-SPGR数据通常合并，并且使用7-9个或共同使用10，以估计明显的自由池T 1和其他QMT参数。关节估计是有益的，因为它明确考虑了两池模型中大分子和自由池之间的磁化交换，以进行更准确的t 1和MPF估计。11
深度学习的MRI荟萃分析-Thieme Connect
抽象背景的早期诊断阿尔茨海默氏病（AD）和轻度认知障碍（MCI）仍然是神经病学的重要挑战，常规方法通常受到解释的主观性和可变性的限制。将深度学习与磁共振成像（MRI）分析中的人工智能（AI）相结合，作为一种变革性方法，为无偏见的，高度准确的诊断见解提供了潜力。客观一项荟萃分析旨在分析AD和MCI模型中MRI图像深度学习的诊断准确性。方法在PubMed，Embase和Cochrane库数据库中进行了荟萃分析，该数据库是针对系统评价和荟萃分析（PRISMA）指南的首选报告项目，重点介绍了深度学习的诊断准确性。随后，使用Quadas-2清单评估了方法论质量。诊断措施，包括灵敏度，特异性，似然比，诊断赔率和接收器操作特征曲线下的面积（AUROC），以及用于T1加权和非T1加权MRI的亚组分析。结果总共确定了18个合格的研究。Spearman相关系数为-0.6506。荟萃分析表明，敏感性和特异性，阳性似然比，阴性可能比率和诊断优势比分别为0.84、0.86、6.0、0.19和32。AUROC为0.92。接收器操作特征（HSROC）的层次结构摘要
完整与部分医疗保险资格的MRI机器
•它们是一种全面的诊断成像实践（有关定义，请参见附件A）； •它们是诊断成像认证方案下的认可成像实践（有关定义，请参见附件A）； •他们符合现有的个人监督和相关的合格提供者要求（请参阅附件A以摘要的要求）； •MRI机器在位置特定实践编号寄存器上列出（有关定义，请参见附件A）； •MRI机器在其适用的寿命范围内（有关定义，请参见附件A）。
对大脑MRI的头骨剥离技术的评论...
摘要。头骨剥离是从其他组织中的脑组织分割，例如皮肤，脂肪，肌肉，颈部，眼球等。在MRI中被视为kull剥离的非脑组织的存在是预处理大脑图像的关键步骤。为了调查和治疗脑损伤和疾病，新生儿MRI脑的分割非常重要。因此，MRI脑框架需要数学形态分析，称为颅骨剥离以使大脑与颅外或非脑结构分离。本文总结了可用于头骨剥离的方法以及有关现有颅骨剥离程序的最新文献。通过研究和分析大脑图像在采用新的，可靠和自动化的技术来剥离MRI头骨的领域中，仍然存在高度挑战的领域。
定量2D和3D相对比MRI
定量2D和3D期对比MRI：血流和血管壁参数的优化分析A.德国弗雷堡（Freiburg）简介：由于时空分辨率和SNR的有限，CINE相对比（PC）-MRI数据的量化很具有挑战性。此处介绍的方法结合了速度及其局部衍生物的“格林定理”和B型插值插值，以提供优化的血流和容器壁参数的定量。结果，除血流量参数（如流量量或流体面积）外，还可以从数据中计算出矢量壁剪应力（WSS）和振荡剪切指数（OSI）的空间和时间变化。心血管系统的功能诊断是不断获得兴趣的（1），在这种情况下，WSS是内皮细胞功能的重要决定因素（2-4）。流量和壁参数定量，其中有19个健康志愿者在8个平面中，沿着整个胸主动脉分布，使用高分辨率平面2D和较低分辨率的体积3D Cine PC-MRI，并具有3个方向速度编码。合成流数据，模式间可变性和观察者间的可变性用于评估该方法的准确性。据我们所知，这些结果构成了对完整动脉切片的血流参数和矢量WSS的体内分析的首次报告。1。2，左）。2，右）。Methods: All experiments were performed at 3T (Trio, Siemens, Germany) using a respiration controlled and ECG gated rf-spoiled gradient echo sequence with 3-directional velocity encoding in 2D ( 2D-CINE-3dir.PC : spatial resolution: 1.24-1.82 x 1.25-1.82 x 5 mm 3 , temporal resolution: 24.4 ms, Venc = 150 cm/s）和3D（3D-Cine-3ddir.pc：空间分辨率：2.71-2.93 x 1.58-1.69 x 2.60-3.5 mm 3，时间分辨率：48.8 ms，48.8 ms，Venc = 150 cm/s）（5）（5）。在沿胸主动脉分布的8个平面上进行进行壁分析（图 3，右）使用2d-cine-3ddir.pc和3d-cine-3ddir.pc进行比较，如图所示 数据分析和细分集成在基于MATLAB（美国Mathworks）的内部分析工具（6）中。 对于每个Cine时间框架，使用B-Spline轮廓分割了血管腔（图1，MID）。 随后的速度数据的立方B型插值（7）提供了插值速度及其在容器轮廓处的局部衍生物（图1，底部）。 基于分析血管腔轮廓，“ Green's Theorem”和B-Spline插值，面积和流量是从单个积分中有效且准确地计算出来的。 WSS载体是通过假设横向分析平面而没有流过容器壁的变形张量（8）的变形张量。 流量定量工具已通过各种分辨率和19位健康志愿者的合成抛物线流数据进行评估。 结果：系统多样化的空间分辨率的影响表明，WSS受到更大的影响，而总流量保持相对恒定（图 参考：（1）Y. Richter和E.R.进行壁分析（图3，右）使用2d-cine-3ddir.pc和3d-cine-3ddir.pc进行比较，如图数据分析和细分集成在基于MATLAB（美国Mathworks）的内部分析工具（6）中。对于每个Cine时间框架，使用B-Spline轮廓分割了血管腔（图1，MID）。随后的速度数据的立方B型插值（7）提供了插值速度及其在容器轮廓处的局部衍生物（图1，底部）。基于分析血管腔轮廓，“ Green's Theorem”和B-Spline插值，面积和流量是从单个积分中有效且准确地计算出来的。WSS载体是通过假设横向分析平面而没有流过容器壁的变形张量（8）的变形张量。流量定量工具已通过各种分辨率和19位健康志愿者的合成抛物线流数据进行评估。结果：系统多样化的空间分辨率的影响表明，WSS受到更大的影响，而总流量保持相对恒定（图参考：（1）Y. Richter和E.R.表中给出了流量，平均WSS和圆周WSS的百分比。2D和3D-Cine-PC之间的各种时空分辨率导致流量和面积的相对差异在18％以下，但WSS和OSI的相对误差较高，而OSI则为45％和65％（图。说明了我们方法对WSS空间分布进行详细评估的潜力，图3显示了基于2D和3D数据的一名志愿者的WSS向量和OSI。在上升主动脉（切片1）和主动脉弓（切片3）中，WSS矢量呈现出与主动脉中螺旋流量模式相似的实质性右手圆周分量。讨论：此处介绍的方法旨在使用Green的定理和Cubic B-Spline插值来量化血流和血管壁参数。与假设血流模型的其他方法相反（例如抛物面（9）或数值流仿真（10）），我们的方法不是基于关于流量轮廓的限制性假设。简单的参数，例如流量量，即使对于低分辨率数据也可以准确量化，而诸如WSS之类的派生参数则受到时空分辨率的限制。尽管WSS值在3D-Cine-3dir.pc中被系统地低估了，但志愿者之间的高一致性表明了对相对病理WSS改变的分析的潜在WSS估计，如最初的患者结果所示。Edelman，《流通》 113：2679-2682（2006）（2）Cheng C.等，循环113（23）：2744-2753（2006）（2006）（3）Wentzel J.J.等，J Am Coll Cardiol。 45：846-54（2005）（4）Davies PF，Physiol。 修订版Edelman，《流通》 113：2679-2682（2006）（2）Cheng C.等，循环113（23）：2744-2753（2006）（2006）（3）Wentzel J.J.等，J Am Coll Cardiol。45：846-54（2005）（4）Davies PF，Physiol。修订版我们的WSS测量值与源自相比的MRI的下降和腹主动脉（3，11-13）的发表结果非常吻合，该结果在心脏周期中提供了相似的平均WSS值（0.18至0.95至0.95 N/M 2）。对WSS沿主动脉的分析表明，WSS的相关圆周成分的存在为10-20％，这表明必须考虑WSS的向量性质以完全表征主动脉中的壁剪力。75：519-560（1995）（5）Markl M.等，J Magn Reson IM。 25：824-831（2007）。 （6）Stalder A. F.等，Proc。 ISMRM流动和运动研讨会，纽约（2006）（7）Unser M.，IEEE信号过程。 mag。 16 22–38（1999）（8）Papathanasopoulou P.等，J。Magn。 共振。 im。 17（2）：153-162（2003）（9）Oyre S.等，Magn。 共振。 Med。 40：645-655（1998）（10）Shojima等，中风35：2500-2505（2004）（11）Moore Je Jr.等，动脉粥样硬化110：225-40（1994）（1994）（1994）（12） 32：128 –3475：519-560（1995）（5）Markl M.等，J Magn Reson IM。25：824-831（2007）。 （6）Stalder A. F.等，Proc。 ISMRM流动和运动研讨会，纽约（2006）（7）Unser M.，IEEE信号过程。 mag。 16 22–38（1999）（8）Papathanasopoulou P.等，J。Magn。 共振。 im。 17（2）：153-162（2003）（9）Oyre S.等，Magn。 共振。 Med。 40：645-655（1998）（10）Shojima等，中风35：2500-2505（2004）（11）Moore Je Jr.等，动脉粥样硬化110：225-40（1994）（1994）（1994）（12） 32：128 –3425：824-831（2007）。（6）Stalder A. F.等，Proc。ISMRM流动和运动研讨会，纽约（2006）（7）Unser M.，IEEE信号过程。mag。16 22–38（1999）（8）Papathanasopoulou P.等，J。Magn。共振。im。17（2）：153-162（2003）（9）Oyre S.等，Magn。共振。Med。40：645-655（1998）（10）Shojima等，中风35：2500-2505（2004）（11）Moore Je Jr.等，动脉粥样硬化110：225-40（1994）（1994）（1994）（12） 32：128 –34
提高MRI图像的清晰度和降噪...
Mandeep Kaur 1，Rahul Thour博士2 1研究学者部计算机科学与应用，Desh Bhagat University，Mandi Gobindgarh 2助理教授计算机科学和应用，德什·巴加特大学，曼迪·戈宾德加（Mandi Gobindgarh）摘要：脑部疾病是严重的疾病，不得不忽略，因为大脑失败会对整体健康构成重大威胁。早期检测和干预对于管理各种与大脑相关的疾病至关重要。检测脑肿瘤和其他神经系统问题的主要诊断方法之一是MRI成像。MRI是一种首选技术，由于其效率，实时成像功能和缺乏辐射。然而，诸如Speckle噪声，高斯噪声和其他工件之类的挑战继续损害MRI图像的质量。因此，提高图像质量对于准确的脑部疾病诊断至关重要。为了克服这些挑战，采用了各种成像技术来进行预处理，降低降噪和图像增强。从嘈杂的MRI数据中获得高质量图像的关键方法是图像恢复和增强。鉴于MRI的高频特性，脑部扫描中通常存在噪声。预处理通过应用过滤器消除噪声来改善图像质量中起着至关重要的作用。诸如Mean，Mentian，Wiener和其他过滤器之类的技术通常用于解决诸如Speckle，Salt和Pepper和Gaussian噪声之类的问题。关键字：大脑MRI成像，斑点噪声，高斯噪声，预处理，图像增强。这项研究提供了各种MRI图像预处理和增强技术的全面概述，概述了它们的目标和有效性。
MRI 安全：铁磁探测器；患者监测
磁共振成像 (MRI) 是一种重要的诊断方式，它利用强大的静磁场，可能会造成严重危害。铁磁物体被磁共振 (MR) 系统的孔径所吸引，这种潜在的强烈吸引力被称为导弹 (或射弹) 效应。当铁磁物体被放置在离扫描仪磁铁太近的地方时，磁场相互作用会变得非常强烈，以至于人力无法阻止。钢制气瓶和灭火器等物品可以以 30 到 40 英里/小时的速度进入磁铁，这与它们从 40 英尺高的建筑物掉落到地面时的速度相同。钢制气瓶在快速向磁铁移动时变成导弹，其获得的动能在撞击时消散。一个 15 磅重的气瓶作为射弹可能会严重伤害个人和/或严重损坏 MR 系统。
PET/MRI：SUV 测量的可靠性/可重复性
SUV 指标在临床中被广泛使用，因为它简单、易用、可重复，并且与传统的全身 PET/CT 采集协议兼容，只需要静态扫描，而全动力学建模方法则需要复杂的动态研究和动脉血样采集。几乎所有商业和开源医学图像显示软件平台都提供测量 SUV 的选项。然而，定量成像生物标志物联盟倡议的 PET 技术委员会最近进行的一项研究表明，临床和研究环境中使用的不同软件包之间存在相当大的不一致性 [ 4 ]。还应注意，大多数软件包将 SUV 标准化为患者的体重（等式( 6.1 )）。然而，由于脂肪组织的代谢活性不如其他组织，因此提出了其他变体，包括标准化为瘦体重（SUV LBM 或 SUL）[ 5 ] 或体表面积（SUV BSA ）[ 6 ]。最大SUV（SUV max ）代表最高体素SUV值，平均SUV（SUV mean ）代表定义的VOI中所有体素的平均SUV，无疑是最广泛使用的半定量指标（图6.1 ）。相反，SUV峰值（图6.1 ）在PERCIST标准中定义为代表SUV平均值