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基于扩散模型的 dMRI 高畸变下 FOD 恢复
本研究提出了一种新的扩散模型，用于恢复因畸变伪影引起的信号丢失，通过增强扩散模型的能力生成具有所有 SPHARM 阶级别的单个 FOD 体积，并提取所有 SPHARM 阶级别之间的交叉关注特征，以捕捉 FOD 体积之间的阶级别相关性，同时使
PDF17 days ago
Phy-Diff: 物理导向的沙漏扩散模型用于扩散 MRI 合成
本研究提出了一种基于物理原理的扩散模型来生成高质量的扩散磁共振成像，引入了扩散过程中的噪声演化物理原理和基于查询的条件映射，并通过采用适配器技术引入 XTRACT 图谱作为白质束的先验知识，实验结果表明我们的方法优于其他最先进的方法，并具有
PDFa month ago
Eddeep: 深度学习快速修正扩散磁共振成像中的涡流失真
通过深度学习应用于图像处理与注册模型，我们提出了一种新的方法以降低扭曲对扩散磁共振成像的影响，实现实时预处理，促进其在临床上的广泛应用。
PDF2 months ago
通过深度生成模型扩展扩散磁共振成像的视场
本研究旨在开发一种方法，通过使用已有的具有不完整视野的扩散磁共振成像扫描文件中的缺失切片，来恢复完整视野。实验结果表明，该方法能够改善整个大脑线索成像，修复受损数据，并在分析与阿尔茨海默病相关的组束时减少不确定性。
PDF2 months ago
ssVERDICT: 自主学习的 VERDICT-MRI 用于提升前列腺肿瘤特征的表征
利用自我监督深度神经网络（DNN）对前列腺癌（PCa）的 VERDICT 模型进行参数估计，首次实现了复杂的三室分生物物理模型的无监督学习，相比传统方法具有更高的估计准确性、减少的偏差以及更高的癌变组织鉴别置信水平。
PDF10 months ago
零样本自监督学习重建的改进多次扫描弥散加权 MRI
使用 zero-MIRID 的深度学习多段 EPI 重建方法，在体内实验中表现出卓越的成果，并实现了对扩散 MRI 图像的改进。
PDFa year ago
现代径路图方法中重建锥体束身体拓扑结构仍是一个挑战
本研究探索使用六种广泛使用的径路追踪方法重建 CST 及其身体拓扑组织的性能，并使用扩散 MRI 数据进行实验评估各方法的优点和局限性。研究发现，目前的径路追踪方法已经取得了进展，但在包括手和脸区域的侧部重要投射和包括腿区域在内的临床重要投
PDFa year ago
扩散 MRI 中的超分辨率空间角度卷积
该研究提出了在扩散磁共振成像中，使用参数连续卷积网络进行角度超分辨率，并且在全局坐标和领域特定上下文等方面进行了改进。该方法不仅可以有效降低参数数量，还能够泛化至临床相关的下游分析，如 Fixel 相关分析和神经元方向分散和密度成像。
PDFa year ago
$E (3) \times SO (3)$- 等变网络在扩散磁共振球面去卷积中的应用
本文介绍一种 $E (3) imes SO (3)$ 等变的分别对球形信号进行稀疏反卷积的框架，并使用等变深度学习层来改进交叉解剖结构如白质束的测量，从而提高 dMRI 的成像质量。
PDFa year ago
白质查询语言：一种描述人类白质解剖结构的新方法
本文研究使用一种新增的方法基于扩散 MRI 来描述人类白质解剖学，该方法简单易用、自动提取白质束，简化了对大型扩散 MRI 数据库中白质束的量化和统计分析，并实现了对患者白质解剖学的自动标记。在将这种方法描述后，我们提供了一个其实现的示例，
PDF9 years ago