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MRI 技术操作手册
表 1：MRI 评估时间表 ...................................................................................................................... 8 表 2：ACR 单切片矢状回波参数 ...................................................................................................... 11 表 3：ACR 切片轴向 T1 加权自旋回波参数 ........................................................................................ 12 表 4：T1 3D 体积序列 ...................................................................................................................... 16 表 5：多频带静息态 fMRI 序列参数 ............................................................................................. 18 表 6：NM-MT 序列 ............................................................................................................................. 21 表 7：多壳扩散张量成像 ................................................................................................................ 22 表 8：3D T2 FLAIR 序列 ................................................................................................................ 23 表 9：MRI 系列描述 ........................................................................................................................ 24 表 10：静息态 fMRI 序列（备用参数） ........................................................................................ 36 表 11：扩散张量成像序列（备用参数）参数）................................................ 37
德语的第33届年度会议...
真实，脚踏实地，轻松 - 汉诺威（Hannover）给游客带来了理想的印象！大型行人区是一个真正的购物天堂，拥有购物中心和大型旗舰店，而老城区则邀请您在中世纪小巷中散步，并在众多咖啡馆之一中休息一下。可以在赫伦豪森的皇家花园或德国最壮观的动物园之一汉诺威冒险动物园中体验到花园艺术的完美。您也可以在埃伦里德（Eilenriede）中慢跑，享受地中海的天赋，也可以在莱因河（River Leine）的河岸放松身心。大型且不寻常的活动，例如Maschseefest，Schützenfest和露天音乐会，以及森林和水上的自然经历都很高兴。
使用杂交卷积神经网络跨MRI图像对下级神经胶质瘤进行脑肿瘤分割
摘要：低度神经胶质瘤（LGG）是最常见的恶性脑肿瘤，可大大定义患者的表现率。跨磁共振成像（MRI）的LGG分割是诊断和治疗计划所必需的。为了达到这一具有挑战性的临床需求，这是一种基于U-NET和SEGNET的杂交结合卷积神经网络（CNN）的深度学习方法。实际上，为了将其与最常用的模型U-NET进行比较，建立了一种采用的侦察模型。分割使用110名LGG患者的反转恢复（FLAIR）进行培训和评估。混合模型实现的最高平均值和中值骰子系数（DC）为83％和85。分别为7％。获得的这项工作的结果导致在MRI图像中使用深度学习的潜力，以便为许多相关的临床应用提供无创的LGG分割工具。
纵向脑 MRI 与 MS 病变活动变化算法筛查患者统计检测评估
变化蒙版。2、8-15 最近，基于监督深度学习的卷积神经网络模型已成为主要方法。16-20 尽管研究进展迅速，但在体素或病变水平上的检测灵敏度和特异性仍然中等（灵敏度和特异性；，0.8）。4、7 我们之前引入了统计变化检测（SDC）算法作为自动病变变化检测工具，以视觉上协助人类读者。该算法将最佳二元变化检测器应用于 2 个纵向配准的 FLAIR 图像的减法，以描绘出可能存在新病变的大脑区域。14 本研究的目的是评估在 SDC 的协助下，人类读者在受试者级别检测方面的表现是否有所改善，并与临床工作流程中操作的人类读者的基准进行比较。
科学硕士生物医学工程
苏黎世一直被评为世界上最好的生活之一。这座城市位于美丽的苏黎世湖上，山脉不到一个小时。苏黎世干净，安全，拥有出色的公共交通系统和高水平的生活水平。该市具有国际风格，提供许多文化活动以及充满活力的夜生活。大多数瑞士都是多语言，英语通常是首选的语言。尽管硕士学位不需要德语，但某些知识会使城市和大学的导航变得更加容易。学生的语言课程可在以下网址提供：www.sprachenzentrum.uzh.ch/en。Eth Zurich本身提供各种体育，音乐，娱乐和继续教育的机会。
博士西比 KS
2014 年 2 月至今 喀拉拉邦大学 Kariavattom 校区物理系助理教授。 （2019 年 6 月至 2022 年 7 月）担任喀拉拉邦大学物理系系主任。 2013 年 10 月至今 - 作为 FLAIR 实习生/教员参与喀拉拉邦政府高等教育部的工作。 2011 年 2 月至 2014 年 2 月 巴顿山政府工程学院助理教授兼系主任。 2010 年 10 月至 2011 年 2 月 科塔曼加兰 MA 学院物理学助理教授。 其他学术细节包括 - 在喀拉拉邦大学国家跨学科科学技术研究所 (NIIST) 获得物理学博士学位。 在喀拉拉邦大学获得物理学硕士（2004-2006 年）和物理学学士学位（2001-2004 年）
Creutzfeldt-Jakob疾病作为精神疾病
Creutzfeldt-Jakob疾病（CJD）是由错误折叠的人prion蛋白（PRP）s引起的海绵状脑病。由于表现的可变性，可能会错过诊断来代替各种精神疾病。我们的研究报告了CJD的原型病例和精神病模仿，以及用于建立正确诊断的工作。一名54岁的男性，患有脑部创伤性脑损伤和严重抑郁症的男性患有胸痛。在住院期间，他发现他越来越积极进取，表现出色。对临床史的进一步审查表明，该患者在一年前被诊断出患有认知障碍和抑郁症。患者躁动了，重定向不足，并且在神经系统检查方面步态不稳定。大脑的磁共振成像（MRI）表现出沿着枕骨和时间区域和时间区域（L> r）以及皮层结构的限制扩散（DWI），包括基底神经节和丘脑，以及伴随的属性流体衰减逆转逆恢复（Flair）的超构态性静脉静脉静止的区域。两个月后重复MRI脑显示出具有ADC相关和天赋的DWI信号的进展。脑脊液14-3-3和RT Quic样品呈阳性。几个月后，脑尸检和蛋白质印迹证实了CJD诊断。文献综述是在PubMed上进行的，以识别最初被诊断为精神疾病的CJD病例。总的来说，CJD可以作为精神病模仿。搜索术语包括“ CJD”或“ Creutzfeldt-Jakob病”，并具有三种常见的精神诊断，“抑郁症”，“精神病”和“躁狂症”。在66.7、81.1％，50％和72.7％的病例中发现了CJD的阳性脑电图，MRI，PET和CSF（包括蛋白质14-3-3和TAU）。在可疑情况下，应及时使用脑电图，成像和CSF研究来正确诊断。通常需要重复的MRI成像来帮助诊断过程。在选定的病例中应考虑脑活检。