MRI+DKI参数设置

MRI+DKI参数设置是指在MRI扫描中使用DKI（Diffusion Kurtosis Imaging）技术时所需的参数设置。DKI是一种高级扩散模型，可以提供更详细的白质微观结构信息。以下是MRI+DKI参数设置的示例：

1. 扫描序列：使用横断面和纵向数据进行扫描，以全面描述成年后与年龄相关的标准白质轨迹。

2. 数据集：从573名18-94岁的健康人中获取702个多壳dMRI数据集。

3. 扫描协议：使用临床上可行的采集协议进行数据采集，以确保数据的可靠性和重复性。

4. DKI模型：使用DKI模型计算出相对新的参数，如DKI的关键偏转点和变化率。

5. 比较分析：将DKI模型计算出的参数与传统的DTI（Diffusion Tensor Imaging）扩散模型的参数进行比较，以评估其在描述白质微观结构方面的一致性。

通过以上参数设置，可以获得更详细的白质微观结构信息，并对不同dMRI指标的相关曲线参数进行比较和分析，以全面描述成年后与年龄相关的标准白质轨迹。

相关问题

DTI、DKI、NODDI

### DTI、DKI 和 NODDI 技术概述

#### 扩散张量成像 (DTI)

扩散张量成像是一种磁共振成像技术，能够量化水分子在生物组织中的各向异性扩散特性。通过测量六个或更多不同方向上的扩散加权图像，可以构建一个二阶张量来描述局部微结构环境下的水分子扩散情况[^1]。

% 计算FA值的MATLAB代码示例
bvals = dcmread('bvals'); % 加载 b 值文件
data = load_nifti('diffusion_data.nii.gz'); % 加载 DWI 数据
dtifit_results = dtifit(data, bvecs, bvals);
fa_map = dtifit_results(:, :, :, 1); % FA 映射图

#### 扩散峰度成像 (DKI)

作为对传统 DTI 的扩展，DKI 不仅考虑高斯分布假设下的一阶矩（平均扩散率），还引入了非高斯行为的表征参数——峰度系数。这使得 DKI 能够更全面地反映复杂微观环境下水分子的真实运动状态，特别是在存在多纤维交叉区域时具有优势。

#### 神经突离散度和密度成像 (NODDI)

NODDI 是一种基于球形卷积理论发展而来的高级弥散模型，旨在区分细胞内与细胞外空间贡献并估计轴索密度以及取向分散指数。该方法利用双指数衰减函数拟合信号强度变化规律，从而实现对白质纤维束内部精细结构特征的有效刻画。