IronSmithQSM: 全自动管道创建和处理定量磁敏感图

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资源摘要信息:"偏最小二乘法检验matlab代码-IronSmithQSM" IronSmithQSM是一个基于MATLAB环境的软件工具,由Valentinos Zachariou开发,用于创建和处理定量磁敏感图(QSM)。QSM是一种利用磁共振成像(MRI)技术从信号衰减中计算出组织磁敏感性的方法,常用于评估大脑中的铁浓度。铁是大脑中的一种关键元素,与许多神经退行性疾病和正常大脑发育过程有关。因此,对铁浓度的定量评估对于神经科学研究具有重要意义。 QSM的创建和处理涉及到从原始成像数据中去除背景场和噪声,并且需要精确的相位图到磁场图的转换。这个过程对技术要求较高,因此需要专门的软件来自动化处理流程。IronSmithQSM正是这样一个软件,它提供了从原始数据到最终QSM图的全自动处理管线。 详细来说,IronSmithQSM软件具有以下特点和功能: 1. 自动创建QSM地图:软件能够自动从梯度回波(GRE)的数字成像通信中的医学(DICOM)图像中创建QSM地图,这一步骤通常通过MEDI工具箱来实现。 2. 注册与分割:软件能够将多回波投影重建成像(MPR)或多回波MPR(MEMPR)T1图像注册到QSM地图,并利用FreeSurfer软件将这些图像分割成特定区域的图像(ROI),ROI列表包含了89个不同的脑区。 3. 提取基于QSM的铁浓度:软件能够从皮层下和皮层大脑区域提取铁浓度数据,这些数据可以用于进一步的生物学研究。 4. 数据质量评估:软件能够使用每个ROI的信噪比(SNR)措施评估QSM数据的质量,并且可以过滤掉每个ROI的异常QSM值,如与大静脉相关的值。 5. 最小化部分体积效应:通过提供精确的仅脑脊液(CSF)参考区域,软件有助于最小化部分体积效应,这是一种由于体素内包含多种组织类型而导致的图像质量下降的现象。 6. 适用范围:虽然IronSmithQSM软件的开发是基于研究目的,但其提供的功能和精确度使其成为研究脑铁浓度和相关疾病的重要工具。 该软件包的开源性质使其可以被研究人员和开发人员自由地修改和扩展,以适应不同的研究需求或与其他工具集成。不过,需要注意的是,尽管软件本身是开源的,但使用的第三方工具(如MEDI工具箱和FreeSurfer)可能是受限制的,用户需要遵守相应的许可协议。 文件名称“main”表明,这可能是IronSmithQSM软件包的主要或根目录文件。由于文件列表中仅提供了“main”名称,没有具体文件的详细描述,因此无法提供更多关于其内容的细节。通常,在软件项目中,“main”目录可能包含项目的主要入口点、配置文件、核心代码或其他关键资源。
2025-01-04 上传
内容概要:本文介绍了一种使用PyTorch构建的深度学习模型,该模型结合了一个包含一个隐藏层的全连接神经网络(FCN)和一个卷积神经网络(CNN)。模型用于解决CIFAR-10数据集中猫狗图片的二分类问题。文章详细描述了从数据预处理到模型架构设计、融合方式选择、损失函数设定以及训练和测试流程。实验证明,模型的有效性和融合的优势得到了显著体现。 适用人群:面向具有一定机器学习和Python编程基础的研究人员和技术爱好者。 使用场景及目标:本项目的目的是提供一种可行的猫狗分类解决方案,同时帮助研究者深入了解两类网络的工作机制及其协作的可能性。 其他说明:文中不仅展示了完整的代码片段,还讨论了多种改进方向如结构优化、预处理策略、超参数调节、引入正则化技术等。 本项目适合有兴趣探究全连接网路与卷积网络结合使用的从业者。无论是初学者想要加深对这两类基本神经网络的理解还是希望找到新的切入点做相关研究的专业人士都可以从中受益。 此资源主要用于指导如何用Python(借助于PyTorch框架)实现针对特定分类任务设计的人工智能系统。它强调了实验的设计细节和对关键组件的选择与调优。 此外,作者还在最后探讨了多个可用于改善现有成果的方法,鼓励大家持续关注并试验不同的改进措施来提升模型性能。