大脑扩散磁共振成像：理论、概念与实现

大脑扩散磁共振成像：深入理论与实践

最新推荐文章于 2025-12-05 22:05:00 发布

YovcGit

最新推荐文章于 2025-12-05 22:05:00 发布

阅读量333

点赞数

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：人工智能计算机视觉机器学习-深度学习

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/YovcGit/article/details/133101613

机器学习-深度学习专栏收录该内容

113 篇文章 ¥59.90 ¥99.00

订阅专栏

本文详细探讨了扩散磁共振成像（dMRI）的技术原理，揭示了如何通过水分子在大脑组织中的扩散来洞察微结构和连接性。内容包括dMRI的基础概念、梯度脉冲在扩散加权成像中的应用，以及相关源代码实现。

简介：
大脑扩散磁共振成像（Diffusion Magnetic Resonance Imaging，简称dMRI）是一种非侵入性的神经影像技术，通过测量水分子在组织中的扩散行为，提供了对大脑微结构和连接性的详细信息。本文将介绍dMRI的理论和概念，并提供相应的源代码进行实现。

原理
大脑扩散磁共振成像利用了水分子在组织中的热运动扩散行为。水分子在组织中受到各种限制，如细胞膜、纤维束和其他分子结构，导致其扩散行为具有方向性。dMRI测量的是水分子在三维空间中的扩散方向和强度，从而反映了组织的微结构和连接性。
梯度脉冲与扩散加权成像
为了测量水分子的扩散行为，dMRI使用了一系列的梯度脉冲。这些梯度脉冲可以沿

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

YovcGit

关注关注

0
点赞
踩
1

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

订阅专栏

大脑的扩散磁共振成像(Diffusion MRI)—理论和概念

从事脑科学核磁共振方法学研究，在Nature communications等权威期刊发表研究论文，熟练掌握磁共振处理方法和统计学方法，欢迎大家和我交流。

10-26

4134

Diffusion MRI in the brain – Theory and concepts1 介绍2 扩散磁共振成像原理2.1 集合自旋传播子2.2 扩散与磁共振信号：q-空间2.3 自由扩散2.4 窄脉冲近似2.5 生物系统中的扩散2.5.1 表观扩散系数2.5.2 弥散张量成像3. 数据的采集3.1 图像伪影3.2 多层激发的采集方法3.3 弥散成像的编码策略4. 用于纤维方向估计的高阶模型4.1 对扩散方向概率密度函数的估计4.2 纤维

扩散加权成像（DWI）：从原理到临床

weixin_34186931的博客

04-27

1万+

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

扩散 MRI 与结构连接组学：从原理到应用

楚山之石的博客

06-11

1373

一般来说，用于研究的结构连接组学流程包括以下主要步骤：根据研究问题选择 dMRI 方法；进行 dMRI 实验（MRI 扫描协议）；计算纤维取向（使用扩散张量成像 (DTI) 或非 DTI 方法）；计算全脑纤维束图（包括整个大脑的纤维束）；将纤维束图映射到图谱（皮质分区）；构建结构连接网络（连接组）。dMRI 通过测量神经可塑性后的微观结构变化，以及通过连接性分析无创地可视化和量化大脑中的信息传递，为研究大脑生理学提供了机会。我们预计 dMRI 将越来越多地用于在转化脑研究中补充 fMRI 研究。

基于扩散MRI的连接

u011661076的博客

05-20

1148

从扩散MRI推断微观结构扩散磁共振成像(dMRI)使我们能够详细地测量整个3D图像体素的水自扩散的复杂性。要理解这是如何实现的，首先想一想扩散实际上是什么。这可以通过一个非常简单的实验来说明(图1)：将玻璃杯装满水，然后滴入一滴食用色素。最终，颜色会在水中扩散，直到溶液看起来完全均匀。颜色的扩散并不依赖于任何形式的流动，也不依赖于对其或对水的主动作用力。相反，这是扩散的结果：水分子和着色剂的随机运动导致它们不断碰撞，本质上是相互“推动”(导致一种被称为“布朗”运动的模式)。由于在玻璃杯中间没有其他阻挡物

8、计算扩散磁共振成像：原理与算法解析

10-16

本文深入解析了计算扩散磁共振成像（dMRI）的原理与核心算法，涵盖扩散加权MRI的物理基础、扩散张量成像（DTI）、扩散谱成像（DSI）及其他先进重建模型。文章详细介绍了不同脑组织区域中水分子扩散特性及其对应的概率密度函数形态，并阐述了如何通过测量信号A(q)反演扩散特性以估计纤维方向和微观结构。重点比较了各类重建算法的优缺点：DTI计算高效但难以处理纤维交叉；DSI能精确捕捉复杂结构但采集和计算成本高；高阶张量与基于模型的方法则在精度与可解释性之间寻求平衡。最后探讨了dMRI在脑连接性研究、纤维追踪及临床

9、扩散磁共振成像技术：原理、模型与应用

10-17

本文系统介绍了扩散磁共振成像（Diffusion MRI）的技术原理、建模方法及其在医学与材料科学中的应用。从传统的扩散张量成像（DT-MRI）出发，深入探讨了球谐函数、高阶张量、多室和纤维模型等对扩散信号的建模方式，并分析了扩散谱成像（DSI）及新一代多纤维重建方法（如q-球成像、PASMRI、反卷积技术）的原理与优劣。文章还概述了方向分布函数（ODF）、纤维追踪算法以及扩散MRI在临床诊断、脑连接研究和材料微观结构分析中的广泛应用，最后展望了该领域在成像速度、精度提升和多模态融合等方面的未来发展方向。

56、扩散磁共振成像数据处理：去噪与重建算法解析

b3n4m5q6w7的博客

10-28

本文深入解析了扩散磁共振成像（dMRI）中两种关键数据处理算法：针对DTI的TGV-Rician去噪算法和针对HARDI的分裂Bregman优化重建算法。前者结合总广义变分与Rician噪声模型，有效提升低信噪比图像质量；后者通过分解问题结构实现高效并行计算，显著提高HARDI信号重建效率。文章对比了两种算法的原理、性能与应用场景，并探讨了其在临床诊断与脑科学研究中的实际价值及未来发展方向，包括算法优化、多模态融合与实时处理等。

23、磁共振成像：原理与技术详解

5b6n7m8的博客

07-25

135

本文详细解析了磁共振成像（MRI）的基本原理与核心技术，包括信号生成与恢复机制、T2测量与自旋回波的原理和应用、NMR光谱学及其在医学诊断中的作用，以及MRI的空间定位和成像过程。同时探讨了MRI的优势与挑战，并展望了其未来的发展趋势，为深入了解MRI技术及其应用提供了全面的理论基础。

23、磁共振成像：Q空间DWI图谱构建与EPI畸变校正方法

t1u2v的博客

05-16

本文探讨了磁共振成像中的两项关键技术：Q空间弥散加权成像（DWI）图谱构建和回波平面成像（EPI）畸变校正。Q空间DWI图谱构建通过信号拟合和表观传播函数（EAP）重建，实现了高质量的受试者间空间、方向和径向结构的对应。同时，提出了一种结合场图方法和弹性配准优势的新型EPI畸变校正算法，通过场图估计和自适应B样条采样策略，有效处理了大范围和局部位移问题。实验结果表明，该算法在标量图像和纤维追踪方面均优于传统方法，为超高场磁共振成像的进一步研究提供了支持。

TensorRT笔记（5）：研究timingCache

ouliten的博客

12-02

1010

在里出现了大量的timingCache，但是当时没有取研究这是干啥的，本文就来解析一下。样例都基于上面的文章。

【模式识别与机器学习（8）】主要算法与技术（下篇：高级模型与集成方法）之元学习与集成方法：组合多个学习器来提高整体性能

hiliang521的博客

12-02

856

【模式识别与机器学习（8）】主要算法与技术（下篇：高级模型与集成方法）之元学习

大模型应用：大模型 MapReduce 全解析：核心概念、中文语料示例实现.12

minhuan的专栏

12-03

1118

本文介绍了MapReduce编程模型及其在大模型训练中的应用。MapReduce通过"分治-并行-聚合"思想处理大规模数据，传统Hadoop MapReduce侧重结构化数据计算，而大模型MapReduce则针对自然语言处理任务。文章详细对比了两者在架构、处理对象和核心算力等方面的差异，并提供了中文词频统计的Python实现示例，包括单机版和分布式版本。分布式实现利用多进程模拟集群计算，展示了数据分片、Map、Shuffle和Reduce的完整流程。

人工智能的基石之三：硬件

最简单的方法，解决最实际的问题。

12-05

472

高性能硬件是人工智能的基石，尤其是在机器学习和深度学习领域，海量数据是常态。从充当计算机大脑的中央处理器 (CPU) 到加速计算的图形处理器 (GPU)，硬件的作用是提供处理和运行复杂数据算法所需的原始能力。

AI泡沫什么时候破？

脑极体

12-04

477

而AI企业面对的短期形势，可能更为严峻。而AI公司和技术服务商，为了迎合决策者或拿下B端大项目，往往不计成本的低价竞标，无视人工成本的驻场开发，技术价值让位于领导偏好，企业自身也深陷人效黑洞，沦为挣辛苦钱的技术外包。To B/G不赚钱，To C也卖不上价，所以目前AI领域唯一清晰的商业模式，就是类似英伟达的“卖铲人”模式，卖加速卡和算力的企业成了这一轮AI浪潮的最大受益人。去伪存真之后，资本会冷却，叙事会修正，共识会重新凝聚，而那些持续追问“AI如何创造真实价值”的人，会与行业一同穿越周期，走向成熟。

昇腾平台 vLLM 部署与性能优化实战：高吞吐推理落地指南