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资源分类
搜索资源列表
MATLAB的MRI数据三维表面显示及剖切
MRI数据是MATLAB自带的,程序包括轮廓线绘制,三维表面可视化,三维剖切等。
所属分类:
其它
发布日期:2010-05-11
文件大小:695
提供者:
yhgfyhgf
MRI数据的显示
MRI数据的显示 最详细的操作 一目了然
所属分类:
其它
发布日期:2011-12-20
文件大小:2048
提供者:
abc668668
动态MRI网格法之NUFFT
该论文有助于初步理解:动态MRI螺旋数据重构的经典算法:网格算法以及NUFFT
所属分类:
医疗
发布日期:2014-04-11
文件大小:2097152
提供者:
u014606927
MRI(核磁共振)图像数据
关于膝盖的MRI(核磁共振)图像数据,其中的文件为*.dcm格式,是标准的dicom文件,可以直接利用MATLAB中的dicomread()函数读取。
所属分类:
医疗
发布日期:2016-10-06
文件大小:30408704
提供者:
gsq18871455101
新mri报告系统(含登记系统)网络版
MRI报告系统(含放射科登记系统)(网络版):登记系统处理病人的基本信息,如姓名、性别、年龄、影像号、门诊号及检查费用的输入等,报告系统操作时,可以免去病人基本信息的输入,同时本报告系统友好的界面提示完成报告病人及未完成报告病人。方便管理病人资料信息。操作简单。综合多家放射科室 实现无纸化办公需求,开发出的报告管理系统(网络版) ,操作简单易用,上手快。专业针对医学XXX报告开发。 1、报告系统:书写新报告:支持模版操作, 历史数据查对;修改报告:只可以修改自己书 写的报告;同时提供查看报告、
所属分类:
网络基础
发布日期:2007-06-24
文件大小:2097152
提供者:
bhaal
医学X线、CT、MRI报告管理系统(网络版)
集X线、CT、MRI、DSA与一体,最新更新数据操作引擎,添加报告查询统计功能,方便报告医师进行论文资料的查询统计,更新统计功能操作,模板应用更加直观、方便。
所属分类:
网络基础
发布日期:2009-03-22
文件大小:2097152
提供者:
qingfengw
医学X线、CT、MRI报告管理系统(单机版)
集X线、CT、MRI、DSA与一体,最新更新数据操作引擎,添加报告查询统计功能,方便报告医师进行论文资料的查询统计,更新统计功能操作,模板应用更加直观、方便。
所属分类:
专业指导
发布日期:2009-03-22
文件大小:1048576
提供者:
annyzhang521
磁共振脑成像成像基本原理《handbook of functional mri data analysis>
磁共振成像入门书,脑成像的基础内容,内含很多数据处理方法
所属分类:
医疗
发布日期:2018-04-15
文件大小:6291456
提供者:
weixin_41217051
Loris-MRI:预处理脚本并将MRI数据插入数据库的脚本集-源码
本自述文件涵盖适用于Ubuntu或CentOS系统的LORIS Imaging插入管道的22.0。*版。 此存储库与(版本22.0。*)一起提供。 有关文档和详细的设置信息,请参阅所安装版本的。 该存储库可以安装在与主LORIS代码库相同的VM上,也可以安装在其他计算机上,例如用于存储大型映像文件集的指定文件服务器。 系统要求 Perl 带有pip3和virtualenv的Python 3(下面的步骤2) MINC工具包(下面的步骤3) DICOM工具包(下面的步骤4) tpcclib
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-25
文件大小:2097152
提供者:
weixin_42116701
CMN_visualization:可视化页面显示了皮质形态网络,该网络是使用来自人类Connectome项目的T1加权MRI数据通过基于源的形态计量学构建的-源码
皮质形态网络的可视化 一个可视化页面,显示了皮质形态网络(CMN),该网络是使用来自人类Connectome项目( )的T1加权MRI数据通过基于源的形态计量学构建的。使用一个基于体积的(皮质体积)和四个基于表面的度量(皮质厚度,回旋指数,沟深和分形维数)来量化人群中不同大脑区域之间的结构协方差。 在查看可视化页面。 数据可以在下载。 稿件被接受发表:“葛瑞阳,刘向,David Long,Sophia Frangou,Fidel Vila-Rodriguez,对健康年轻人的皮质形态网络的性影响
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-21
文件大小:24117248
提供者:
weixin_42168745
mrvoxel:体素映射一些MRI数据-源码
将扩散张量张量(Stejskal-Tanner方程)拟合到70个扩散加权MR图像。
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-18
文件大小:1048576
提供者:
weixin_42138139
pediatric-genova:热那亚大学与加斯里尼儿童医院合作对新生儿脊髓MRI数据进行图像分析-源码
小儿热那亚 热那亚大学与Gaslini儿童医院合作处理新生儿脊髓弥散MRI数据的图像分析管道。 图1显示了我们的图像处理管线的主要特征概述。由于SCT算法已在成人成像中得到验证,因此我们专门针对新生儿扫描定制了每个处理步骤,以便应用和改进dMRI模型(例如DKI)。 我们管道的主要步骤涉及运动校正,分割,椎骨标记,向PAM50地图集配准以及特定ROI中扩散度量的计算。 下图显示了我们的图像处理管道概述的关键功能的概述。 该管道将循环遍历位于data文件夹下的所有主题(或仅指定的主题),并
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-08
文件大小:2048
提供者:
weixin_42134144
毕业设计一深度学习之MRI数据集预处理(合并,裁剪以及重命名等操作)-附件资源
毕业设计一深度学习之MRI数据集预处理(合并,裁剪以及重命名等操作)-附件资源
所属分类:
互联网
发布日期:2021-03-05
文件大小:106
提供者:
weixin_42186015
毕业设计一深度学习之MRI数据集预处理(合并,裁剪以及重命名等操作)-附件资源
毕业设计一深度学习之MRI数据集预处理(合并,裁剪以及重命名等操作)-附件资源
所属分类:
互联网
发布日期:2021-03-02
文件大小:23
提供者:
weixin_42189611
扩散MRI:Jupyter笔记本用于分析扩散MRI数据,以便计算DTI,DKI,NODDI,SS3T-CSD和MSMT-CSD建模的参数图-源码
扩散MRI(dMRI) 这些Jupyter笔记本包括弥散MRI数据分析以计算弥散张量成像(DTI) ,弥散峰度成像(DKI) ,神经突取向弥散和密度成像(NODDI) ,单壳3组织约束球面反褶积(SS3T-CSD)以及多壳多组织约束球面反褶积(MSMT-CSD)模型化参数图。 Jupyter笔记本电脑的预处理包括使用DIPY进行数据去噪,使用FSL TOPUP进行磁化率引起的畸变校正以及使用FSL EDDY进行涡流引起的畸变和运动校正。 注意:DKI,NODDI和MSMT-CSD建模参数图
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-28
文件大小:5242880
提供者:
weixin_42117622
医学数据-源码
机器学习医学数据 这是用于机器学习的医疗数据的精选列表。 提供此列表仅供参考,请确保您遵守此处列出的任何数据的所有使用限制。 1.医学影像数据 动态网络斯坦福大学针对医学机器学习而开发的大型新型心脏运动视频数据资源。 概述: : 访问: : 国家医学图书馆展示MedPix:registered: 来自13,000位患者的53,000张医学图像的数据库,带有注释。 需要注册。 信息: : 注意:自闭症脑成像数据交换:对自闭症内在大脑结构的大规模评估。 539例ASD患者和573例典型对照
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-21
文件大小:16384
提供者:
weixin_42113380
spinalcordtoolbox:脊髓MRI的综合开放源代码分析工具库-源码
SCT是一款全面,免费和开源的软件,致力于处理和分析脊髓MRI数据。 要安装和使用SCT,请访问文档页面: :
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-20
文件大小:3145728
提供者:
weixin_42128558
SIMON数据集:[NITRIC] SIMON Phantom数据集-源码
SIMON数据集 概述 跨网络多观察(SIMON)MRI数据集的单人志愿者是一名年龄在29至46岁之间的健康男性的便利性样本,在73个会话中的多个站点进行了扫描,并使用了多种扫描仪模型。 除了其他模式(T1,T2和PD加权,T2-star,扩散,静息状态fMRI,易感性,动脉旋转标记)之外,这些会话中的每个会话还至少包括解剖T1加权图像。另一个会话(有关设计细节,请参见出版物)。 这些图像的一部分是通过仍在进行的的实施而获得的。 因此,将来会获取更多图像并将其添加到数据集中。 该文件包括:人口
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-12
文件大小:648192
提供者:
weixin_42166623
brainGraph:大脑MRI数据的图论分析-源码
brainGraph:大脑MRI数据的图论分析
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-05
文件大小:2097152
提供者:
weixin_42116805
fastMRI:原始MRI测量值和临床MRI图像的大规模数据集-源码
快速核磁共振 | | 通过获取更少的测量值来加快磁共振成像(MRI)的潜力,可以降低医疗成本,将对患者的压力降到最低,并使MR成像在目前速度缓慢或昂贵的应用中成为可能。 是Facebook AI Research(FAIR)和NYU Langone Health的一项合作研究项目,旨在研究使用AI来加快MRI扫描的速度。 纽约大学朗格健康中心已经发布了完全匿名的膝盖和大脑MRI数据集,可以从下载。 可以找到与fastMRI项目相关的出版物。 该存储库包含方便的PyTorch数据加载器,
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-04
文件大小:173056
提供者:
weixin_42097369
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