DCE-MRI直接重建Matlab源代码开源发布

资源摘要信息:"信号重构matlab代码-DCE_direct_recon:提交给MRM的“从高度欠采样的大脑DCE-MRI直接估计示踪动力学参数图”的源代码" 1. MRI与DCE-MRI技术： MRI（磁共振成像）是一种利用磁场和射频脉冲产生身体内部结构的图像的技术。DCE-MRI（动态对比增强磁共振成像）是一种特殊的MRI技术，通过注射对比剂并连续采集图像数据，来观察和分析对比剂在组织中的分布和动态变化情况。 2. 信号重构与直接重建： 信号重构是指通过数学方法从部分采样的数据中重建出完整的信号或图像。在MRI中，直接重建技术可以将从k空间（MRI数据采集的频域）采集到的不完整数据直接转换为图像，而无需进行传统的时间密集型迭代重建。本代码实现的即为直接从高度欠采样的大脑DCE-MRI数据中估计示踪动力学参数图的技术。 3. Matlab代码结构与功能： - Kt_Vp_SEN_AD_3d.m：该脚本演示了如何从欠采样k空间中进行直接重建。 - conc2Ktrans.m：函数用于将对比度浓度转换为转移常数TK参数图。 - conc2sig.m：函数将对比度浓度转换为信号（图像）。 - genRGA.m：生成随机的金角径向采样模式，这在MRI数据采集中用于确定数据采集的路径。 - Kt_Vp_SEN.m：利用l-bfgs算法替代地重建Ktrans和Vp映射，l-bfgs是一种用于大规模优化问题的算法。 - Ktrans2conc.m：函数将Ktrans映射转换为对比度浓度。 - sig2conc2.m：函数将信号（图像）转换为对比度浓度。 - Ktrans2sig_sen_WT.m：函数计算Ktrans目标函数的成本和梯度。 - Vp2sig_SEN_WT.m：函数计算Vp目标函数的成本和梯度。 - SAIF_p.m：函数生成人口平均的动脉输入函数（AIF）。 4. 数据集： 代码中提到的数据集需要从DCE50_0402.mat和T1_0402.mat下载，这些数据集可能包含了特定的MRI扫描参数和图像数据。 5. 相关算法与技术： - l-bfgs算法：用于优化问题，具有良好的内存效率和计算速度。 - 迭代重建与直接重建：在MRI成像中，迭代重建是传统方法，但直接重建具有更快的处理速度和潜在的图像质量改进。 - 转移常数TK与血浆容积Vp：TK和Vp是DCE-MRI中的动力学参数，用于描述对比剂在组织中的转移和组织的血浆容积。 - 动脉输入函数AIF：AIF描述了对比剂进入血管系统的动态过程，对于分析组织灌注和血管特性至关重要。 6. 开源系统： 本代码库标记为系统开源，意味着代码可供研究者和开发者自由使用、修改和分享，通常以促进科学研究和技术创新。 7. 具体应用场景： 该代码可应用于脑部疾病诊断、肿瘤学研究、组织灌注和血管生成研究等领域。由于其直接重建的特性，可以用于实时或快速成像环境，为临床医生提供快速准确的诊断依据。 8. 开发者信息： 代码由南加州大学的郭怡、萨扬·古德·林加拉和克里希纳·纳亚克开发。这些专家可能来自生物医学工程、放射学或相关交叉学科领域。 综上所述，此资源提供了高度专业化的工具集，旨在通过高效率的直接重建算法和相应的处理函数来推进DCE-MRI技术在生物医学领域的应用。开发者们提供了完善的脚本和函数，以支持从图像获取到分析的整个处理流程，并且通过开源的方式促进了这一重要领域的技术共享和进步。