在血氧水平依赖性 (BOLD) 对比度的功能性磁共振成像 (fMRI) 中,梯度回忆回波 (GRE) 采集具有高灵敏度,但会遭受磁化引起的信号丢失,并且缺乏对微血管的特异性。相反,自旋回波 (SE) 采集以降低灵敏度为代价提供了更高的特异性。本研究引入了非对称自旋回波多回波平面成像 (ASEME-EPI),该技术旨在结合 GRE 和 SE 的优点,用于高场临床前 fMRI。ASEME-EPI 采用自旋回波读数,然后是两个非对称自旋回波 (ASE) GRE 读数,提供初始 T2 加权 SE 图像和后续 T2 ∗ 加权 ASE 图像。在 9.4 T 临床前 MRI 系统上实施了该技术的可行性研究,并使用北方树鼩的视觉刺激进行了测试。将 ASEME-EPI 与传统 GRE 回波平面成像 (GRE-EPI) 和 SE 回波平面成像 (SE-EPI) 采集进行比较,结果表明,ASEME-EPI 实现了与 GRE-EPI 相当的 BOLD 对比噪声比 (CNR),同时在激活图中提供了更高的特异性。ASEME-EPI 激活更多地局限于初级视觉皮层 (V1),而 GRE-EPI 则显示激活超出了解剖边界。此外,ASEME-EPI 还展示了在 GRE-EPI 遭受信号丢失的严重场不均匀区域中恢复信号的能力。ASEME-EPI 的性能归因于其多回波特性,允许 SNR 优化的回波组合,从而有效地对数据进行去噪。初始 SE 的加入也有助于在易受敏感伪影影响的区域恢复信号。这项可行性研究证明了 ASEME-EPI 在高场临床前 fMRI 中的潜力,在解决高场强下 T2 ∗ 衰减的挑战的同时,在 GRE 敏感性和 SE 特异性之间提供了一种有希望的折衷方案。
前言 本报告由美国农业部林务局的清查与监测 (I&M) 指导委员会发起和资助。I&M 指导委员会由清查与监测研究所特许成立,旨在调查新兴技术并确定其对林务局 I&M 问题的帮助潜力。遥感应用中心感谢 I&M 指导委员会的指导和指导,以及圣迪马斯技术与发展中心提供的项目监督。作者认为,提供的意见促成了更具体的最终报告,以满足现场需求。摘要 Spencer B. Gross, Inc. (SBG) 被选中评估多回波 LIDAR(光检测和测距)技术在美国农业部林务局的应用。本研究使用的数据集位于美国西北部(俄勒冈州、华盛顿州和蒙大拿州)。三个站点有现有数据,并为另外三个站点收集了新的 LIDAR 数据。这些站点被选中是因为具有西北植被群落的代表性样本、坡度特征和土地管理处理。对于许多此类场所,辅助数据(如地图、照片、清单数据)和现有关系(即大学人员和学生、林业联系人、政府联系人)可用于验证目的。地理空间信息为有效的森林管理实践奠定了基础。使用传统技术(包括航空摄影、摄影测量和实地工作)获取高质量数据相对昂贵且耗时。某些数据元素(如西北林地可靠的 20 英尺等高线的裸地地形模型)非常难以获取。多回波 LIDAR 可以捕获密集点数据,这些数据定义第一个表面(冠层)并通过许多点撞击地面来穿透植被。因此,只需一次飞行就可以“绘制”冠层、裸地和许多结构特征,如冠层高度、体积和基部直径。LIDAR:技术机载激光扫描的发展可以追溯到 20 世纪 70 年代早期的 NASA 系统。尽管笨重、昂贵,且仅限于特定应用(例如简单测量飞机在地球表面上的精确高度),这些早期系统还是证明了该技术的价值。
前言 本报告由美国农业部林务局的清单和监测 (I&M) 指导委员会发起和资助。I&M 指导委员会由清单和监测研究所特许成立,旨在调查新兴技术并确定其帮助解决林务局 I&M 问题的潜力。遥感应用中心感谢 I&M 指导委员会的指导和指导,以及圣迪马斯技术和开发中心提供的项目监督。作者认为,提供的意见产生了更具体的最终报告,可以满足现场需求。摘要 Spencer B.Gross, Inc. (SBG) 被选中评估多回波 LIDAR(光检测和测距)技术在美国农业部林务局的应用。本研究使用的数据集位于美国西北部(俄勒冈州、华盛顿州和蒙大拿州)。三个站点有现有数据,另外三个站点收集了新的激光雷达数据。选择这些站点是因为这些站点具有西北植被群落、坡度特征的代表性样本,并且具有土地管理处理。对于其中许多站点,辅助数据(例如地图、照片、清单数据)和现有关系(即大学人员和学生、林业联系人、政府联系人)可用于验证目的。地理空间信息为有效的森林管理实践提供了基础。使用传统技术(包括航空摄影、摄影测量和实地工作)获取高质量数据相对昂贵且耗时。某些数据元素(例如西北林地中可靠的 20' 轮廓的裸地地形模型)很难获得。多回波激光雷达提供了捕捉密集点数据的机会,这些数据定义了第一个表面(冠层)并穿透植被覆盖层,许多点都击中地面。因此,有可能通过一次飞行“绘制”冠层、裸地和许多结构特征,如冠层高度、体积和基部直径。激光雷达:技术 机载激光扫描的发展可以追溯到 20 世纪 70 年代早期的 NASA 系统。尽管这些早期系统笨重、昂贵且仅限于特定应用(例如仅测量飞机在地球表面上的准确高度),但它们证明了该技术的价值。
并行成像压缩传感(图片)技术具有图形算法和基于模型的方法被证明是参数量化的有效效果,后者提供了增强的图像详细信息。与常用的多回波EPI方法相吻合,提出的径向技术显示了改进的空间分辨率(1.1×1.1×1.1×3 mm 3 vs. 2-3×2-3×3 mm 3),并减少了失真。定量r ∗ 2结果之间有两个采集策略之间的良好一致性。此外,可以合成高分辨率,无失真的r ∗ 2加权图像,其中包含互补信息。结论:这项工作证明了径向易于运动的可行性,可进行运动稳定定量r ∗ 2胎儿脑的映射。这种提出的多回波径向闪光与基于校准模型的重建结合,以1个标称分辨率为1。1×1。1×3 mm 3在2秒内。 关键字:r ∗ 2映射,胎儿MRI,无失真,多回波径向闪光,基于模型的重建1×3 mm 3在2秒内。关键字:r ∗ 2映射,胎儿MRI,无失真,多回波径向闪光,基于模型的重建
机载和地面激光扫描中的回波数字化和波形分析 ANDREAS ULLRICH,MARTIN PFENNIGBAUER,霍恩,奥地利 摘要 基于短激光脉冲飞行时间测距的激光雷达技术能够以所谓的点云形式获取准确而密集的 3D 数据。该技术适用于不同的平台,如地面激光扫描中的稳定三脚架或机载和移动激光扫描中的飞机、汽车和船舶。从历史上看,这些仪器使用模拟信号检测和处理方案,但专用于科学研究项目或水深测量的仪器除外。2004 年,一款用于商业应用和大量数据生成的激光扫描仪设备 RIEGL LMS-Q560 被推向市场,它采用了一种激进的替代方法:对仪器接收到的每个激光脉冲的回波信号进行数字化,并在所谓的全波形分析中离线分析这些回波信号,以便使用适用于特定应用的透明算法检索回波信号中包含的几乎所有信息。在激光扫描领域,从那时起就建立了一个不太具体的术语“全波形数据”。我们尝试对市场上发现的不同类型的全波形数据进行分类。我们从仪器制造商的角度讨论了回波数字化和波形分析中的挑战。我们将讨论使用这种技术所能获得的好处,特别是关于脉冲飞行时间激光雷达仪器所谓的多目标能力。
关键词:全波形,激光雷达,联合配准,表面匹配 摘要:机载全波形激光雷达能够记录后向散射激光脉冲的完整波形。由于这种能力,与传统的激光雷达系统相比,它可以在每条激光行进路径上检测到更多的额外物体,因此已逐渐被引入森林或植被区域的应用中。为了从扫描点云中提取感兴趣的信息,数据处理包括预处理(如脉冲检测)、联合配准、分割、分类等。按顺序执行。从处理链中可以看出,数据联合配准的质量是影响后续处理和分析可靠性的关键因素之一。因此,本文重点关注此阶段可能出现的问题,并提出了一种提高数据联合配准性能的方法。本文采用Riegl Q680i机载全波形激光雷达从相邻飞行带采集两组点云。本系统将扫描数据分为单个回波、第一个回波、最后一个回波和其他回波。为检验飞行带平差性能,分别从两个飞行带中提取了单个回波和最后一个回波点云,这两个回波点云更能代表地形。在专有软件RiPROCESS中进行预处理和配准后,发现使用单个回波或最后一个回波数据集时,两个飞行带之间存在错位。为了解决这个问题,应用了3D表面匹配技术。此外,为了实现理想的配准,评估了使用不同类型回波数据进行表面匹配的性能。本文分析了该方法所取得的改进和可行性。1 引言
标题:在1.5T MR-LINAC平台上对头颈癌的显而易见的扩散系数的回波平面成像的重新延伸系数的重现:使用QIBA计量学的技术验证作者:Brigid A. McDonald 1,Dina El-Habashy 1,Renjie He 1,Sammir 1,Sam Mir Bir 1,2 Mohamed 1, 3 , Sara Ahmed 1 , Yao Ding 4 , Jihong Wang 4 , Stephen Y. Lai 5 , Alex Dresner 6 , John Christodouleas 7 , Clifton D. Fuller 1 Affiliations: 1 The University of Texas MD Anderson Cancer Center, Department of Radiation Oncology, Houston, TX, USA 2 UT MD Anderson Cancer Center UTHealth Houston Graduate School of Biomedical Sciences, Houston,美国德克萨斯州3贝勒医学院,放射肿瘤学系,美国德克萨斯州休斯敦4 4美国德克萨斯州安德森大学癌症中心,放射物理系,美国德克萨斯州休斯顿,美国5号,美国德克萨斯州癌症中心,德克萨斯州癌症中心,德克萨斯州休斯敦,德克萨斯州休斯敦,美国德克萨斯州休斯敦,美国6美国菲利普斯医疗保健MR on Ceport,美国埃尔克斯郡,美国7月,美国埃尔克斯郡。目的:为了检测放射治疗期间的明显扩散系数(ADC)值的变化,用于生物图像引导的自适应放射治疗,必须表征ADC的变异性。我们评估了1.5T MR-LINAC上头颈癌中ADC值的可重复性。方法:39例头颈癌患者(36例原发性肿瘤,55个淋巴结)在1.5T MR-LINAC上在辐射疗法开始之前的两个时间点上以回声 - 平面成像扩散加权MRI成像。为每个病变测量平均值和中位ADC值和体积。绝对性和可重复性系数(RC)。线性回归分析和F检验,以确定病变体积或扫描之间的时间是否影响可重复性。Results: For primary tumors & lymph nodes: mean ADC, median ADC, and volume were 1.27 ± 0.33 mm 2 /s & 1.17 ± 0.34 mm 2 /s, 1.25 ± 0.35 & 1.16 ± 0.37 mm 2 /s, and 8.8 ± 12.3 cm 3 & 6.5 ± 7.2 cm 3 , respectively.对于肿瘤和节点,平均ADC的RC值为0.355 mm 2 /s&0.355 mm 2 /s,%RC值为29.1%和31.1%;中值ADC非常相似。可重现性与体积或扫描间隔没有显着相关,但是观察到较小体积的可重复性较差的趋势。结论:考虑到先前的报告,最佳%∆ ADC在头颈癌中的响应预测阈值约为15-30%,MR-LINAC上的这种序列具有可接受的可重复性来检测较大的ADC变化,但仍可能错过一些临床上显着的变化。
背景:限制频谱成像限制评分(RSIRS)是用于检测临床上显着前列腺癌(CSPCA)的定量生物标志物。但是,RSIR的定量值受到诸如Echo Time(TE)之类的成像参数的影响。目的:本研究的目的是开发一种校准方法来说明回声时间的差异,并促进将RSIR用作检测CSPCA的定量生物标志物。方法:这项研究包括197个经过MRI和活检检查的连续患者; 97被诊断为CSPCA(年级≥2)。rsi数据是三次获取的:在最小TE 〜75ms,一次在TE = 90ms(分别为Temin 1,Temin 2和TE90)时进行两次。对无CSPCA的患者进行了培训的一种拟议的校准方法,估计了RSI信号模型的四个扩散室(C)中的每个扩散室中的每个缩放系数(F)。确定了一个线性回归模型,将TE90的C映射与Temin 1的参考c映射匹配,范围为95 th thth
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。
雷达本质上是一种利用无线电回波原理的测距系统。术语“RADAR”是“无线电探测和测距”的首字母缩写。它是一种利用无线电波定位目标的方法。发射器以脉冲的形式产生微波能量。然后,这些脉冲被传输到天线,天线将它们聚焦成一束。雷达波束很像手电筒的光束。天线以这样一种方式聚焦和辐射能量,即能量在波束中心最强,在边缘附近强度逐渐减小。同一根天线用于发射和接收。当脉冲拦截目标时,能量会以回波或返回信号的形式反射回天线。从天线,返回的信号被传输到位于接收发射器单元中的接收器和处理电路。回波或返回信号显示在指示器上。