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基于 U-Net 的脑部 MRI 图像分割...
摘要 脑肿瘤是脑内异常组织的集合。当脑在颅骨区域内生长时，脑的正常功能可能会受到影响。脑肿瘤对于预防和治疗脑肿瘤对于改善治疗方案和患者生存率至关重要。使用手动方法对大量磁共振成像 (MRI) 图像进行癌症诊断是最复杂和最耗时的任务。脑肿瘤分割必须自动进行。本文提出了一种脑肿瘤分割策略。为此，基于区域和边缘对图像进行分割。本研究使用脑肿瘤分割 2020 (BraTS2020) 数据集。对使用基于边缘和基于区域的方法与带有 ResNet50 编码器架构的 U-Net 进行图像分割进行了比较分析。基于边缘的分割模型在所有性能指标上的表现都优于基于区域的分割模型，并且基于边缘的模型实现了 0.008768 的 Dice 损失分数、0.7542 的 IoU 分数、0.9870 的 f 1 分数、0.9935 的准确度、0.9852 的精确度、0.9888 的召回率和 0.9951 的特异性。关键词：脑肿瘤、卷积神经网络 (CNN)、边缘分割、区域分割、U-Net。
用于脑 MRI 分割的 3D 胶囊网络
1 耶鲁大学医学院放射学和生物医学成像系，康涅狄格州纽黑文 06510 2 耶鲁大学医学院治疗放射学系，康涅狄格州纽黑文 06510 3 耶鲁大学医学院结果研究与评估中心，康涅狄格州纽黑文 06510 4 耶鲁大学医学院心血管医学部，康涅狄格州纽黑文 06510 5 耶鲁大学统计与数据科学系，康涅狄格州纽黑文 06511 摘要 简介：在脑图像上分割肿瘤周围的脑结构对于放射治疗和手术计划非常重要。当前的自动分割方法通常无法分割因肿瘤而扭曲的脑解剖结构。目的：开发和验证 3D 胶囊网络（CapsNets），该网络可以分割具有训练数据中未表示的新型空间特征的脑结构。方法：我们使用在一项多机构研究中获取的 3430 个脑部 MRI 开发、训练和测试了 3D CapsNets。我们使用多种性能指标将我们的 CapsNets 与 U-Nets 进行了比较，包括分割各种脑结构的准确性、分割具有训练数据中未表示的空间特征的脑结构的准确性、使用有限数据训练模型时的性能、内存要求和计算时间。结果：3D CapsNets 可以分割第三脑室、丘脑和海马，Dice 得分分别为 94%、94% 和 91%。3D CapsNets 在分割训练数据中未表示的脑结构方面优于 3D U-Nets，Dice 得分高出 30% 以上。与 3D U-Nets 相比，3D CapsNets 的模型也小得多，可训练参数减少了 93%。这使得 3D CapsNets 在训练过程中收敛速度更快，与 U-Nets 相比，它们的训练速度更快。这两个模型在测试过程中的速度一样快。结论：3D CapsNets 可以高精度地分割大脑结构，在分割具有训练期间未表示的特征的大脑结构方面优于 U-Nets，并且与 U-Nets 相比效率更高，在实现类似结果的同时，其规模却小了一个数量级。
通过 HyQ ε-shell 升级，MRI 吞吐量翻倍 • A ...
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功能性 BOLD MRI (fMRI) 序列设置
在本文中，我们将回顾 fMRI BOLD 采集的设置。PBS 研究人员主要使用梯度回波 (GE) 回波平面成像 (EPI) 单次激发序列进行 fMRI BOLD 采集。我们也安装了相同的序列，但 CMRR 也对其进行了高度可定制的 WIP。因此，我们拥有通用的西门子版本和相同序列的多功能 CMRR 版本。使用 CMRR BOLD 序列，我们还可以采集多回波 fMRI 数据，这些数据可以用 TEDANA 或 fMRIprep 进行预处理。CMRR 序列还能够采集可用于失真校正的 fMRI 向上闪烁向下闪烁数据，其中 AFNI 具有内置算法来处理此类数据。下面将提到如何选择这些选项的参数。
脑部 MRI 中的异常检测：从监督到……
人类大脑和中枢神经系统的解剖成像是当今诊断和治疗各种神经系统疾病的基本组成部分。为了将症状与神经系统病因联系起来，放射科医生会分析磁共振成像 (MRI) 等设备提供的高分辨率可视化图像，并尝试识别异常结构。这种手动过程不仅繁琐、耗时且成本高昂，而且容易出现人为错误：根据大量研究，多达 5-10% 的图像中仍未发现病变。最近，通过机器学习领域的进步（即所谓的监督式深度学习方法），在自动计算机辅助分析大脑 MRI 方面取得了突破，其表现与人类专家相当甚至更好。然而，这些方法需要付出代价：这种深度人工神经网络需要从大量经过仔细注释的良性和患病病例样本中进行训练，因此需要人工整理，因此需要宝贵的专家人力资源。此外，这些方法无法保证能够识别训练数据中不存在的病理。本论文中提出的研究重点是克服这些负担，并强调了从监督深度学习范式走向无注释、无监督方法的道路。这包括 i) 半监督概念，可以利用带注释和未标记的数据来提高基于深度学习的方法的泛化能力，以及 ii) 无监督异常检测框架，这些框架根本不需要手动标记病理。后者的贡献采用深度表示学习、生成建模和图像到图像转换技术来构建正常解剖模型，从而可以将脑 MRI 中的异常识别为分布异常值。这样，与监督方法相反，得到的模型不是病理特定的。进一步强调以高分辨率对健康大脑分布进行建模，以便能够检测和描绘特别小的脑病变。最终，结果表明，上述监督和非监督技术的融合产生了一种有效的自学框架，可用于脑损伤分割。该框架还概述了一种将基于深度学习的异常检测融入日常临床工作的潜在且廉价的方法。虽然这些概念已在脑部 MRI 上得到验证，但肯定可以转化为其他成像方式和解剖学部分（例如 CT、X 射线），为将深度学习融入放射学开辟了巨大的机会。
关于大脑MRI和PET/CT
这项研究得到了斯特拉斯堡大学医院（CE-2020 - 37）人类实验伦理标准委员会的批准，并符合1964年赫尔辛基宣布及其后续修正案。由于在199年大流行的背景下，导致急性呼吸道和神经系统表现的复兴，因此放弃了患者书面知情同意的要求。通过实时反向转移聚合酶链反应性脑咽拭子测试证实了最终的COVID-19诊断。回顾性包括112例神经系统症状3T MR成像的患者（年龄范围25至87岁；平均年龄为63.03岁；男性与女性比率为65％/35％）。纳入标准为以下：年龄18岁或年龄以上的阳性急性急性呼吸综合症2（SARS-COV-2）聚合酶链链反应拭子测试和神经型症状，导致Strasbourg医院的MR成像扫描。死亡率为5％。患者的意识受损（36例，50％），混乱（31例，43％），锥形症状（19例，26％），躁动（18例患者，25％），头痛（14例，19％），病理学醒来（病理学醒来（13％，13％，18％），Anosmia and Anosmia and Egeusia和Egeusia（5患者）（5患者，7％），4％，4％，4％，3％，4％，3％，3例（3例）。其中，重症监护病房有90％的住院。呼吸道症状发作后，最初的脑MR成像平均为30天（SD，15.92）。分类数据。定量数据。收集了临床，成像，生物学，治疗和进展数据，并在结果中详细介绍（在线补充数据）。P值低于.05被认为是重要的。大脑MR成像异常的分类如下：瘦肉增强，多焦点和限制的天赋白质超强度，弥漫性白质超强性，白质超牢房，白质微观出现，缺血性中风，局部性焦点，焦点增强，频率增强，伴随着淡淡的超注，并涉及杂物，并散发出杂物般的porter，并张贴了。综合征。
使用SEGIS-NET纵向扩散MRI分析
这项工作为纵向图像分析的单步深入学习框架，即segis-net。为了最佳利用纵向数据中可用的信息，此方法同时学习了多级序列和非线性注册。分割和注册是使用卷积神经网络建模的，并同时优化了它们的相互利益。提出了一个目标函数，以优化跨时间点的分段结构的空间对应关系。我们将Segis-net应用于n = 8045的3249名老年人的n = 8045纵向脑MRI数据集中的白质大道的分析。segis-net方法表明，登记精度，时空分割一致性和可重复性的显着提高。这也导致样品大小的显着降低，在分析特定的统计指标时获得相同的统计能力所必需的。因此，我们期望Segis-NET可以作为支持纵向成像研究的新工具，以研究随着时间的推移研究宏观和微结构大脑的变化。
重新思考加速 MRI 的深度展开模型......
摘要。磁共振成像 (MRI) 是一种广泛用于临床诊断和外科手术计划的成像方式。加速 MRI 试图通过减少图像重建所需的原始 k 空间数据量来减轻长扫描时间的固有限制。最近，深度展开模型 (DUM) 通过使用深度神经网络截断和展开传统的迭代重建算法，已证明对 MRI 重建具有显着的有效性和更高的可解释性。然而，DUM 在 MRI 重建中的潜力尚未得到充分利用。在本文中，我们首先增强了 DUM 迭代阶段内和迭代阶段之间的梯度和信息流，然后我们强调了使用各种相邻信息进行准确且内存高效的敏感度图估计和改进多线圈 MRI 重建的重要性。在几个公共 MRI 重建数据集上进行的大量实验表明，我们的方法大大优于现有的 MRI 重建方法。代码可以在https://github.com/hellopipu/PromptMR-plus上找到。
您的孩子清醒时的 MRI 扫描
为了帮助诊断，可能需要在孩子接受 MRI 扫描时注射造影剂。造影剂将通过扫描前插入的套管注射。套管是一种细塑料管，通常放置在手背皮下。局部麻醉霜（EMLA 或 Ametop，有时称为“神奇霜”）可以在注射前涂抹在孩子的手或手臂上，这样就不会太疼。这种方法对 90% 的孩子都很有效。当孩子坐在您的腿上时，您可以插入套管。
用MRI和PET -CHIETI
髓磷脂是包裹在轴突周围的保护性鞘，由包裹之间的磷脂双层组成。测量对髓鞘鞘的损伤，旨在促进细胞再生和监测儿童脑成熟程度的疗法的疗效的评估都需要非侵入性的定量髓磷脂成像方法。迄今为止，已经开发了各种髓磷脂成像技术。可以根据其生物物理原理来区分五种不同的MRI AP：（i）直接在脂质BI层之间进行水成像（例如，髓磷脂水成像）； （ii）直接用超短回声技术直接成像磷脂双层的非水质子； （iii）大分子含量的间接成像（例如 磁铁转移；不均匀的磁化转移）； （iv）映射髓鞘的磁敏感性对MRI信号的影响（例如 定量敏感性映射）； （v）映射髓鞘对水扩散的影响。 带有PET的髓磷脂成像使用具有高亲和力的放射性分子，尤其是髓磷脂碱性蛋白。 本综述旨在概述各种髓样成像技术，其生物物理原理，图像获取，数据分析及其验证状态。髓磷脂水成像）； （ii）直接用超短回声技术直接成像磷脂双层的非水质子； （iii）大分子含量的间接成像（例如磁铁转移；不均匀的磁化转移）； （iv）映射髓鞘的磁敏感性对MRI信号的影响（例如定量敏感性映射）； （v）映射髓鞘对水扩散的影响。带有PET的髓磷脂成像使用具有高亲和力的放射性分子，尤其是髓磷脂碱性蛋白。本综述旨在概述各种髓样成像技术，其生物物理原理，图像获取，数据分析及其验证状态。