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磁共振成像（MRI）和磁共振血管造影（MRA）策略编号：PG0487上次审查：10/01/2021
指南•本政策未证明福利的福利或授权，这是由每个个人保单持有人条款，条件，排除和限制合同指定的。它不构成有关承保或报销/付款的合同或担保。自给自足的小组特定政策将在小组补充计划文件或个人计划决策中指导其他情况时取代该一般政策。•最重要的是通过编码逻辑软件适用于所有医疗主张的编码编辑，以评估对公认国家标准的准确性和遵守。•本医疗政策仅用于指导医疗必要性，并解释用于协助做出覆盖决策和管理福利的正确程序报告。范围X Professional X设施需要在选修课设置中执行的那些程序需要事先授权。急诊室，设施观察设置或住院设置不需要事先授权。描述磁共振成像（MRI）是一种放射学技术，用于放射学以形成解剖学的图片和人体的生理过程。MRI是一种无创成像技术，不涉及暴露于辐射。MRI扫描仪使用强磁场，磁场梯度，无线电波和计算机来生成内部器官和结构的详细横截面图像。磁铁产生了一个强的磁场，该磁场从体内的脂肪和水分子中的质子中对齐氢原子的质子，然后将其暴露于无线电波束上。这旋转身体的各种质子，并产生一个微弱的信号，该信号由MRI扫描仪的接收器部分检测到。一台计算机处理的接收器信息，该信息产生图像。对于某些MRI检查，静脉注射（IV）药物（例如基于Gadolinium的对比剂（GBCA））用于改变MR图像的对比度。基于Gadolinium的对比剂是稀土金属，通常是通过手臂中的IV给出的。对比成像应谨慎使用3-5慢性肾脏疾病的患者。进行人体的MR成像进行评估，而不是全包列表：
一般文章 - Tejas - Resonance 2021 年 10 月 sathya.cdr
ias.ac.in › article › fulltext › reso PDF 作者：K Harinarayana · 2021 — 作者：K Harinarayana · 2021 系统具有保证的可靠性和安全性。本文采用数字航空电子设备，开发多用途飞机是可行的。
基于跨膜的laplace差异化因子偶极子共振
作为图像处理的一种重要方法，图像差异可以使目标的边缘检测能够实现对象特征和信息压缩的识别，并且可以通过光学信息技术来提高计算速度。传统的光学图像差异方法主要依赖于使用经典4F系统的空间光谱过滤，而某些工作则集中在1D或单向之间。直到近年来，跨境的快速发展才促进了图像不同的方法。在这项工作中，基于硅空心砖电介质谐振元脉冲的发射光场演示了拉普拉斯操作设备。可以通过刺激元图支持的角度选择性的环形偶极子（TD）共振来获得光拉拉普拉斯操作所需的光传递函数（OTF）。这个空心的硅砖块不仅实现2D二阶检测，而且具有接近0.4的数值光圈，并且可以直接集成成像系统，并且可以直接集成。此类MetadeVice可能可能应用于光学传感，显微镜，机器视觉，生物医学成像等的领域。
从磁共振成像中检测脑肿瘤...
简介：这项工作的目的是使用计算智能技术对磁共振成像（MRI）图像进行检测和分类。材料和方法：3264个MRI脑图像的数据集包含4类：未指定的神经胶质瘤，脑膜瘤，垂体和健康的大脑，在本研究中使用。Twelve convolutional neural networks (GoogleNet, MobileNetV2, Xception, DesNet-BC, ResNet 50, SqueezeNet, ShuffleNet, VGG-16, AlexNet, Enet, EfficientB0, and MobileNetV2 with meta pseudo-labels) were used to clas- sify gliomas, meningiomas, pituitary tumours, and healthy brains找到最合适的模型。典范包括图像预处理和超参数调整。根据每种类型的脑肿瘤的准确性，精度，召回和F量表来评估每个神经网络的性能。结果：实验结果表明，MobilenetV2循环神经网络（CNN）模型能够以99％的精度，98％的召回率和99％的F1得分来诊断脑肿瘤。另一方面，验证数据分析表明，CNN模型Googlenet在CNN中的精度最高（97％），并且似乎是脑肿瘤分类的最佳选择。结论：这项工作的结果强调了人工智能和机器学习对脑肿瘤预测的重要性。此外，这项研究达到了迄今为止脑肿瘤分类中最高的确定性，这也是唯一一项同时比较许多神经网络的性能的研究。
磁共振成像（MRI）检查技术
摘要：磁共振成像是一种将计算机技术，强磁场和无线电波结合起来的医学设备，以模拟人体部位的表示并产生更详细和清晰的图像，其中一种是大脑上的面部潮流。MRI脑检查旨在查看大脑的解剖结构和异常。本研究旨在确定MRI脑检查程序以及轴向3D嘉年华序列在面部TIC中的作用。使用稳态采集（FIESTA）序列评估头神经的3D快速成像。使用的研究方法是使用案例研究方法的描述性研究。数据收集是2023年7月至2023年8月使用GE 1.5 Tesla MRI飞机进行的。该受试者由临床面部TIC患者组成。数据收集是通过观察，访谈和文档进行的。使用矢状T1，Coronal PD/T2，轴向PD/T2/T1/FLAIR/EPI，轴向3D不相干的GRE T1，轴向/斜Sem，轴向/轴向DWI，轴向DWI，扩散张量成像（DTI），轴向灌注序列。成像，而在现场，使用定位序列，轴向DWI，轴向T2 Flair，轴向T2，轴向T1，轴向T2* GRE，矢状T1，冠状T1，Coronal T2和Axair 3D Fiesta。
心脏磁共振晚期钆增强在心肌病中的作用
心脏 MR 检查 对所有参与者进行了标准 MR 检查，如下所示： 侦察图像：在正交平面中捕获以进行心脏长轴和短轴规划。 功能电影图像：在短轴平面、轴向平面以及 4 个腔平面中，使用 ECG 门控、稳态自由进动序列捕获。 通过重复屏气获取切片，应用以下参数：TR/TE：4.4/2.5。 FOV：根据患者的年龄在 250-350 毫米之间。 阶段：25。 NSA：1-2。 切片厚度：6-8 毫米，切片间隙：0 毫米。 矩阵：128x128。 利用观察锁定技术进行标准延迟钆增强成像以确定最佳延迟时间。 这是通过采用反转恢复平衡涡轮场回波 (IR-b-TFE) 实现的
从磁共振成像中对胎儿大脑进行半自动分割
方法：招募了单胎妊娠成年女性（n = 21），其中 5 名接受了两次扫描，间隔约 3 周[共 26 个数据集，中位孕周 (GA) = 34.8，IQR = 30.9–36.6]。使用 1.5T 和 3T MRI 扫描仪获取胎儿大脑的 T2 加权单次激发快速自旋回波图像。首先将图像组合成一个 3D 解剖体积。接下来，经过训练的示踪剂手动分割丘脑、小脑和总大脑体积。将手动分割与高级规范化工具 (ANT) 和 FMRIB 的线性图像配准工具 (FLIRT) 工具箱中提供的五种自动分割方法进行了比较。使用 Dice 相似系数 (DSC) 比较手动和自动标签。使用 Friedman 重复测量检验比较 DSC 值。
人工智能在心血管磁共振中的应用——综合综述
1 意大利巴里综合医院心胸外科大学心脏病学部，70121；adrianaargentiero92@gmail.com（AA）；nicolo.soldato@gmail.com（NS）；pabas2304@gmail.com（PB）；eziosantobuono@gmail.com（VES）2 意大利米兰比可卡大学医学与外科学院，20126 米兰；g.muscogiuri@gmail.com（GM）；sandro.sironi@unimib.it（SS）3 意大利米兰圣卢卡医院 IRCCS Istituto Auxologico Italiano 放射科，20149 米兰，意大利 4 芝加哥洛约拉大学心脏病学分部，伊利诺伊州芝加哥 60660，美国； mrabbat@lumc.edu 5 放射学科学，帕尔马大学医学和外科系，意大利 43126 帕尔马；chiaramartini10@gmail.com 6 围手术期和心血管影像学系，Centro Cardiologico Monzino IRCCS，意大利米兰 20138；andrea.baggiano@cardiologicomonzino.it（AB）；saima.mushtaq@ccfm.it（SM）；laura.fusini@cardiologicomonzino.it（LF）；maria.mancini@cardiologicomonzino.it（MEM）；gianluca.pontone@cardiologicomonzino.it（GP）7 心脏病学系，Azienda Ospedaliero-Universitaria，意大利 43126 帕尔马； ngaibazzi@gmail.com 8 意大利贝加莫 24127 ASST Papa Giovanni XXIII 医院放射科 9 意大利巴里大学急诊和器官移植系 70121 巴里 * 通信地址：andreaigoren.guaricci@uniba.it † 这些作者对这项工作做出了同等贡献。