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World File Search System磁共振
计算机断层扫描指南和巴西心脏病学会和巴西Radiol学院的心血管磁共振成像
帕拉纳大学联邦大学（CHC-UFPR），库里蒂巴1号，巴西心脏医院（HCOR）1，SP-巴西叙利亚黎巴嫩医院，SP，SP-Brazil Paulo，SP-Brazil Derman Derman Derman Hospiti Paulo（HCFMUSP）Lotus radiologia ltda，6RibeirãoPreto，SP -SP-巴西联邦大学圣保罗大学（UNIFESP），7SãoPaulo，SP-巴西DASA-巴西DASA-美国S/A，A，A，A，S/A，SP -8 S/A，SP -Brazil bazil brazibi brazibi frunderwosibi s/a s/a，pr brazil flun -pr brazil flun -pr brazil flun prin， RJ - Brazil Hospital Antonio Pedro, 11 Niterói, RJ - Brazil Brazil Faculty of Medicine of ABC, 13 Santo André, SP - Brazil Cancer Institute of the State of São Paulo, 14 São Paulo, SP - Brazil University of São Paulo (USP), 15 Ribeirão Preto, SP - Brazil Nc Diagnostic Nucleus, 16 Maringá, PR -巴西欧米茄诊断，17Maringá，PR-巴西PARANá，18Maringá，PR-巴西Procape，19 Recife，20 Puritiba，PR-巴西帕拉纳大学联邦大学（CHC-UFPR），库里蒂巴1号，巴西心脏医院（HCOR）1，SP-巴西叙利亚黎巴嫩医院，SP，SP-Brazil Paulo，SP-Brazil Derman Derman Derman Hospiti Paulo（HCFMUSP）Lotus radiologia ltda，6RibeirãoPreto，SP -SP-巴西联邦大学圣保罗大学（UNIFESP），7SãoPaulo，SP-巴西DASA-巴西DASA-美国S/A，A，A，A，S/A，SP -8 S/A，SP -Brazil bazil brazibi brazibi frunderwosibi s/a s/a，pr brazil flun -pr brazil flun -pr brazil flun prin， RJ - Brazil Hospital Antonio Pedro, 11 Niterói, RJ - Brazil Brazil Faculty of Medicine of ABC, 13 Santo André, SP - Brazil Cancer Institute of the State of São Paulo, 14 São Paulo, SP - Brazil University of São Paulo (USP), 15 Ribeirão Preto, SP - Brazil Nc Diagnostic Nucleus, 16 Maringá, PR -巴西欧米茄诊断，17Maringá，PR-巴西PARANá，18Maringá，PR-巴西Procape，19 Recife，20 Puritiba，PR-巴西
考虑功能性磁共振成像中的时间变异性可以提高智力预测能力
注：报告结果包括五次交叉验证的平均值和括号中的标准差。对五次交叉验证的评估指标进行配对双样本 t 检验，显著性水平为 0.05，多重检验采用 Bonferroni 校正。粗体数字：结果明显优于其他两个模型。* 标记数字：结果明显优于仅使用静态 FC 的 KRR 模型。
磁共振成像配件和耗材
cBoxX 冷却器非常可靠，并且已验证可与 GE HealthCare MR 系统配合使用。作为集成 GE HealthCare 解决方案的一部分，您将在整个安装过程中与一个联系人合作。安装项目经理将协助进行建筑布局、房间设计、交付和安装 — 直到您的系统准备好进行扫描为止的每一步。我们的团队将与建筑师、承包商和您的内部团队无缝合作，以帮助确保及时、经济高效地完成。
磁共振引导的集中超声心理切开术 - 临床确定和适应症 - 美国退伍军人事务部
必需震颤是一种神经（神经系统）疾病，会导致身体部位的非自愿摇动或发抖。基本震颤也可能被称为良性基本震颤，是最常见的震颤类型，在任何年龄都可以发生，但在40岁以上的人中最常见。没有已知的原因震颤的原因，但是50％的病例与遗传危险因素有关。研究表明，小脑，丘脑和皮层（大脑结构的组成部分）参与了必需震颤的机制。症状可能包括摇摇欲坠/颤抖的声音，点头点头和握手，影响写作，保持对象或使用工具的能力。症状可能是由某些药物，情绪，疲劳，咖啡因或温度变化引起的。
磁共振成像 (MRI) 脊柱（颈椎、胸椎...
证据总结与分析：磁共振成像 (MRI) 是一种多平面成像方法，基于将身体置于强磁场中后射频电磁场与体内某些原子核（通常是氢原子核）之间的相互作用。MRI 可区分正常和异常组织，提供灵敏的检查以检测疾病。这种敏感性基于由于不同组织（正常和患病）的磁弛豫特性变化而产生的高固有对比度，以及 MRI 信号对这些组织特性的依赖性。脊柱磁共振成像 (MRI) 是诊断、评估和随访脊柱疾病的有力工具。虽然脊柱 MRI 是检测脊柱和邻近结构异常的最灵敏的诊断测试之一，但如果不与临床病史、临床检查结果和生理测试相关联，其结果可能会产生误导。MRI 有助于在不使用电离辐射的情况下评估脊柱疾病。影响脊柱的疾病
超材料增强的磁共振成像
摘要。磁共振成像（MRI）是现代诊断中一种无创和强大的方法，它一直在飞跃和边界发展。基于提高静态磁场强度改善MRI的常规方法受到安全问题，成本问题和对患者体验的影响的限制；因此，需要创新的方法。已经提出，具有亚波长单元细胞的超材料可用于完全控制电磁波和重新分布电磁场，实现丰富的违反直觉现象以及构建多功能设备。最近，具有异国情调的有效电磁参数，特殊的分散关系或共振模式的量身定制的现场分布的超材料显示出有希望的MRI功能。在此概述了MRI过程的原理，通过采用超材料的独特物理机制来回顾最新进展，并揭示了超材料设计可以改善MRI的方法，例如通过提高成像质量，减少扫描时间，减轻现场inthomogenies和增强的患者的安全，并提高现场的患者。我们通过提供对超材料改善MRI的未来的愿景来得出结论。
心肌应变成像（例如心脏磁共振，斑点跟踪超声心动图，组织多普勒超声心动图）MP9771
重要信息 - 在使用此政策之前，请阅读这些服务可能会或可能不会涵盖Dean Health计划。覆盖范围受适用的联邦或州法律的要求。请参阅会员计划文件以获取其他特定的覆盖范围信息。如果此一般信息与成员的计划文件之间存在差异，则将使用成员的计划文件来确定覆盖范围。关于Medicare，Medicaid和其他政府计划，除非这些计划需要不同的保险，否则该政策将适用。会员可以通过其会员身份证上列出的电话号码与Dean Health Plan客户服务联系，以更具体地讨论其收益。提供有关此医疗政策的问题的提供者有关其他信息，请参见提供者通信。https://deancare.com/providers/provider-communications Dean Health Plan Plan Plan Cover范围政策不是医疗建议。 成员应咨询适当的医疗保健提供者，以获得所需的医疗建议，护理和治疗。 覆盖策略心肌应变成像，包括但不限于心脏磁共振，斑点跟踪超声心动图和组织多普勒超声心动图术进行了调查和未经证实，因此未涵盖。 没有足够的可靠证据，以高质量的同行评审医学文献来确定对医疗保健结果的疗效或影响。 描述心肌菌株是指通过心脏周期的心肌的力（缩短，延长或增厚）下的变形。https://deancare.com/providers/provider-communications Dean Health Plan Plan Plan Cover范围政策不是医疗建议。成员应咨询适当的医疗保健提供者，以获得所需的医疗建议，护理和治疗。覆盖策略心肌应变成像，包括但不限于心脏磁共振，斑点跟踪超声心动图和组织多普勒超声心动图术进行了调查和未经证实，因此未涵盖。没有足够的可靠证据，以高质量的同行评审医学文献来确定对医疗保健结果的疗效或影响。描述心肌菌株是指通过心脏周期的心肌的力（缩短，延长或增厚）下的变形。建议降低心肌菌株可能表明心脏的临界障碍，可用于在症状和不可逆的心肌功能障碍之前用于治疗。沿应变曲线的相关应变值包括但不限于：
深度学习的自动纤维结构组织分割在乳腺磁共振成像筛选
摘要。鉴于乳腺癌病例的全球增加以及纤维球组织（FGT）密度在评估风险和预测疾病过程中的关键重要性，FGT的准确测量是诊断成像中的重大挑战。 当前的研究重点是使用深度学习模型在MRI扫描中自动分割乳腺组织。 的目的是为开发纤维球组织精确定量的方法建立坚实的基础。 为此，系统地处理了公开可用的“杜克乳腺癌MRI”数据集，以利用NNU-NET（“ No-New-NET”）框架训练深层神经网络模型，然后进行定量评估。 结果显示以下具有标准偏差的宏观平均指标：骰子相似系数0.827±0.152，准确性0.997±0.003，灵敏度0.825±0.158和特异性0.999±0.001。 我们模型在分割FGT中的有效性是由骰子系数，准确性，灵敏度和特异性的高值强调的，这反映了我们结果的精确性和可靠性。 这项研究的结果为开发自动化方法量化FGT的基础是坚实的基础。 我们的研究工作，尤其是在奥格斯堡大学医院的临床研究的驱动下，重点是进一步探索和验证这些潜力。鉴于乳腺癌病例的全球增加以及纤维球组织（FGT）密度在评估风险和预测疾病过程中的关键重要性，FGT的准确测量是诊断成像中的重大挑战。当前的研究重点是使用深度学习模型在MRI扫描中自动分割乳腺组织。的目的是为开发纤维球组织精确定量的方法建立坚实的基础。为此，系统地处理了公开可用的“杜克乳腺癌MRI”数据集，以利用NNU-NET（“ No-New-NET”）框架训练深层神经网络模型，然后进行定量评估。结果显示以下具有标准偏差的宏观平均指标：骰子相似系数0.827±0.152，准确性0.997±0.003，灵敏度0.825±0.158和特异性0.999±0.001。我们模型在分割FGT中的有效性是由骰子系数，准确性，灵敏度和特异性的高值强调的，这反映了我们结果的精确性和可靠性。这项研究的结果为开发自动化方法量化FGT的基础是坚实的基础。我们的研究工作，尤其是在奥格斯堡大学医院的临床研究的驱动下，重点是进一步探索和验证这些潜力。
深度学习在脑电图、磁共振成像和植入物中用于检测癫痫发作的应用：叙述
癫痫是一种以反复发作为特征的神经系统疾病，影响着全球数百万人。癫痫患者中医学上难以治愈的癫痫发作不仅对生活质量有害，而且对他们的安全构成重大威胁。通过在发作间期进行早期检测和干预，可以改善癫痫治疗的效果。脑电图是癫痫的主要诊断工具，但准确解释癫痫发作活动具有挑战性且非常耗时。机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 算法使我们能够分析复杂的 EEG 数据，这不仅可以帮助我们诊断，还可以定位致痫区并预测医疗和外科治疗结果。受视觉处理启发的卷积神经网络 (CNN) 等 DL 模型可用于对 EEG 活动进行分类。通过应用预处理技术，可以通过去噪和伪影去除来提高信号质量。DL 还可以纳入磁共振成像 (MRI) 数据的分析中，这有助于定位大脑中的致痫区。正确检测这些区域有助于获得良好的神经外科手术结果。深度学习的最新进展促进了这些系统在神经植入物和可穿戴设备中的应用，从而实现了实时癫痫发作检测。这有可能改变药物难治性癫痫的治疗。本综述探讨了机器学习和深度学习技术在脑电图 (EEG)、MRI 和可穿戴设备中用于癫痫发作检测的应用。本综述简要介绍了人工智能 (AI) 和深度学习的基础知识，强调了这些系统的潜在优势和不可否认的局限性。
功能磁共振成像.pdf
在 fmridata 和 oro.nifti 之间转换 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 fmri.cluster....................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 6 fmri.design................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................. 7 fmri.designG................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................ 7 fmri.designG................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................. . ... ..................................................................................................................................................................................................................................................................13 fmri.metaPar................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................18 fmri.pvalue................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................23 fmri.searchlight. ................. ... . ... . ... ..................................................................................................................................................................................................................................................................................34 niftiImage2fmri .................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................36 plot.fmridata ................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................. 37 plot.fmriICA ... . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... . ... 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。48 切片定时 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ...