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使用相的定量MRI重建
摘要。定量磁共振成像（QMRI）需要多相的采集，通常依赖于减少数据采样和重建算法来加速扫描，这固有地构成了不良的逆概率。尽管许多研究着重于在此过程中衡量不确定性，但很少有人探索如何利用它来增强重建性能。在本文中，我们介绍了PUQ，这是一种新型的方法，它率先将不确定性信息用于QMRI重建。PUQ采用了两个阶段的重建和参数拟合框架，其中估计在重建过程中估算相位的不确定性，并在拟合阶段使用。此设计允许不确定性反映参数拟合期间不同阶段的可靠性和指导信息集成。我们评估了来自健康受试者的体内T1和T2映射数据集的PUQ。与现有的QMRI重建方法相比，PUQ在参数映射中实现了最新性能，证明了不确定性指导的有效性。我们的代码可在https：// anony-mous.4open.science/r/puq-75b2/上找到。
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。
深度学习的扩散MRI拖拉术
图1。（a）我们提出的拖拉术算法的概述：给定种子点或部分已知的流线，我们的方法提取了相应的局部和邻域DMRI信号，以形成输入数据序列（x 1，…，x t）。然后将此序列馈送到我们的网络中，以预测传播的方向。随后，流线根据给定的步长和传播方向生长。更新的流线（不完整）将是我们方法的新输入，
下一代MRI扫描仪专为超高...
为了增加人类神经影像学科学的粒度，我们设计并建立了下一代7 Tesla磁共振成像扫描仪，通过在硬件中实施多个进步，以达到超高分辨率。为了改善空间编码并增加了图像信号噪声比，我们开发了一个唯一的不对称梯度线圈（200 mt m -1，900 t m -1 s -1），并使用了另外的第三层绕组。我们集成了一个具有64和96通道接收器线圈阵列的128通道接收器系统，以在大脑皮层中增强信号，同时降低G因子噪声以实现更高的加速度。16通道发射系统降低了功率沉积和改善的图像均匀性。扫描仪通常在0.35-0.45 mm的各向同性空间分辨率下进行功能成像研究，以揭示皮质层功能活性，在扩散成像中实现高角度分辨率，并减少了功能和结构成像的习惯时间。
使用脑MRI MRI
图1在疾病的早期和晚期阶段，具有不同SCJD亚型患者的代表性扩散加权图像。（第一行）具有MM1亚型的患者的早期DWI，该患者在左顶叶皮层（包括前后节）和前额叶皮质丝带中表现出高强度。不同的MM1患者的晚期DWI显示出左脑半球的大多数皮质的不对称参与，与尾状头部，左扣带回和左岛群体结合。（第二行）患有MM2C亚型的患者的早期DWI，在左侧顶叶皮层中出现超强度，包括前神经。不同MV2C患者的晚期DWI显示皮质色带不对称受累；纹状体和丘脑被幸免。（第三行）患有VV1亚型的患者的早期DWI，在左顶皮层中表现高强度，左扣带回和绝缘。不同VV1患者的晚期DWI表现出大脑皮层和右纹状体的广泛不对称受累。thalami和大多数左脑皮质都幸免了。（第四行）MV2K亚型患者的早期DWI，他在纹状体的纹状体和微妙的双侧超强度中表现出了不对称的高强度。不同的MV2K患者的晚期DWI表现出纹状体和整个丘脑中不对称的高强度，以及左额叶皮层和岛菌的轻度参与。顶层皮质幸免。（最后一行）患有VV2亚型患者的早期DWI，在尾状的头部和壳质的前部出现了不对称的DWI高强度，以及丘脑中非常微妙的高强度。具有VV2的不同患者的晚期DWI显示了纹状体和丘脑的广泛超强度，以及左回扣和前额叶皮层。scjd，零星的克鲁特兹菲尔特 - 贾科布疾病； DWI，扩散加权成像。
多线圈MRI重建挑战 - 评估大脑MRI重建模型及其对改变线圈配置的概括性
深度学习的大脑磁共振成像（MRI）重建方法具有加速MRI采集过程的潜力。尽管如此，科学界缺乏适当的基准来评估高分辨率大脑图像的MRI重建质量，并评估这些提出的算法在存在很小但预期的数据分布变化的情况下将如何行为。使用大型高分辨率，三维，T1加权MRI扫描的大量数据集，旨在解决这些问题的基准，旨在解决这些问题。挑战有两个主要目标：（1）比较该数据集上的不同MRI重建模型，以及（2）评估这些模型对使用不同数量的接收器线圈获取的数据的概括性。在本文中，我们描述了挑战实验设计，并总结了一组基线和最先进的脑MRI重建模型的结果。我们提供了有关当前MRI重建最先进的相关比较信息，并强调了获得更广泛采用之前所需的可推广模型的挑战。公开可用的MC-MRI基准数据，评估代码和当前的挑战排行榜。他们提供
TADM：脑MRI MRI
摘要。生成逼真的图像以准确预测脑MRI结构的变化可能是临床医生的关键工具。这些应用可以帮助评估患者的结果，并分析如何在个人层面上进行分歧。但是，对此任务进行的现有方法提出了一些局限性。某些方法试图通过将模型调节为患者年龄来直接建模MRI扫描的分布，但他们无法明确捕获大脑结构变化与时间间隔之间的关系，尤其是在年龄不平衡的数据集中。其他方法仅依赖于扫描之间的插值，这限制了其临床应用，因为它们无法预测未来的MRI。为了应对这些挑战，我们提出了一种时间感知的扩散模型（TADM），该模型引入了一种新颖的方法，以准确推断脑MRIS中的进展。TADM了解扫描之间强度差异的结构变化的分布，并将这些变化的预测与初始基线扫描相结合，以生成未来的MRIS。此外，在培训期间，我们建议利用预先训练的脑时代估计值（BAE）来完善模型的训练过程，增强其产生与基线和生成扫描之间预期年龄差距相匹配的准确MRIS的能力。我们的评估对来自OASIS-3数据集的634个主题进行了进行，使用相似性指标和区域尺寸，通过比较3个相关大脑区域的预测和实际随访扫描来计算出来。TADM比现有方法取得了很大的改进，平均区域尺寸误差24％，相似性指标的改善4％。与现有方法相比，这些评估证明了我们模拟颞神经退行性进展的改善。我们认为，我们的方法将显着受益于临床应用，例如预测患者预后或改善患者的治疗方法。我们的代码可在https://github.com/mattialitrico/tadm-temporal--wormal-diffusion-diffusion-model-for-neurodegenerative-progression-progression-on-brain-on-brain-mri
RTE2577C | 磁共振成像（MRI）实习
1. 将患者定位在 MR 机架内，并为各种神经成像协议对机器进行编程。2. 选择最适合 MRI 程序的线圈并将其放置在患者上方。3. 根据患者的诊断选择最合适的 MR 扫描协议。4. 展示对所有脑部和脊柱 MR 程序进行患者扫描的熟练程度。5. 定位和编程臂丛的轴向、冠状面和矢状面图像。能力 2：学生将通过以下方式获得各种患者护理技术和 MR 安全协议的实践知识：
放射学 多个博士后职位可用：MRI ...
DEI 声明：我们重视多样性——无论是背景还是经历。我们需要来自不同背景和不同生活领域的人们来帮助构建神经成像的未来。我们是一支富有同情心、关怀备至、乐于助人的科学家和支持人员团队。我们深思熟虑并自我反省我们正在建立的团队和文化类型，寻找不仅自身能力强而且非常关心支持彼此成长的科学家。斯坦福大学是一个采取平权行动和提供平等机会的雇主，致力于增加其员工队伍的多样性。我们欢迎女性、少数族裔、退伍军人、残疾人和其他能为大学的研究和教学使命带来更多维度的人申请。
使用 CycleGAN 将 CT 图像转换为 MRI
摘要：医学成像在医疗保健中起着至关重要的作用，其中磁共振成像 (MRI) 和计算机断层扫描 (CT) 是主要模式，每种模式都有其独特的优点和缺点。MRI 提供出色的软组织对比度，但速度慢且成本高，而 CT 速度更快但涉及电离辐射。为了解决这一矛盾，我们利用深度学习，采用 CycleGAN 将 CT 扫描转换为类似 MRI 的图像。这种方法消除了额外的辐射暴露或成本。我们的结果显示了我们的图像转换方法的有效性，MAE 为 0.5309，MSE 为 0.37901，PSNR 为 52.344，证明了本发明在降低医疗保健成本、扩展诊断能力和改善患者结果方面的前景。该模型在 Nvidia GPU RTX A6OOO 上训练了 500 个时期，批次大小为 500。