- 博客(106)
- 资源 (4)
- 收藏
- 关注
RSS订阅原创 MRI核磁共振信号--FID、SE、Hahn、STE
对于三个RF脉冲，第一个RF脉冲产生横向磁化分量，该横向磁化分量被第二个RF脉冲变化为纵向磁化分量，最后被第三个RF脉冲重聚形成受激回波。此外，脂肪与水的界面处存在的磁化率差异，会使得水脂谱的分离变得更加复杂，进一步影响到成像的准确性。实际上任何角度、任何对数的RF脉冲都可以产生回波，没有利用所有自旋的重聚，幅度比SE的小一些，这种我们称之为 Hahn回波。利用梯度场极性反转而不是180°重聚脉冲产生需要的回波，这样可以显著缩短TR，从而在短时间内产生需要的对比度。-G作用一段时间后梯度场极性翻转。
2025-03-02 19:20:48
897
原创 CT核心部件一览（一）
①数据采集系统:包含X线高压发生器、X线管、准直器、滤过器、探测器、扫描架、扫描床、前置放大器及接口电路等；②计算机及图像重建系统；③图像显示、记录和存储系统:它包含显示器、光驱、多幅照相机、激光照相机、洗片机等。
2025-03-02 19:19:26
746
原创 CT概述--你需要了解的一些概念
特征X射线的产生曝光量（剂量）X射线衰减效应Coherent Scattering 相干散射光电效应（Photoelectric effect ）康普顿效应（Compton effect）朗伯－比尔（Lambert-Beer）定律CT值CT术语窗口技术CT的检查过程扫描方式X射线谱由连续谱和标识谱两部分组成连续谱是由于高速电子受靶极阻挡而产生的轫致辐射。标识谱重叠在连续谱背景上，标识谱是由一系列线状谱组成，它们因靶元素内层电子的跃迁。
2025-03-01 21:54:45
920
原创 MRI学习第一章-核磁共振物理基础（二）
式中T1T2分别决定磁化强度的垂直分量和水平分量的弛豫速率。前面针对孤立原子核或孤立原子核组成的核系，并没有考虑原子核间的相互作用，会影响核磁共振谱线使得谱线展宽或漂移。spin -lattice relaxation time(自旋-晶格弛豫时间常数）Spin -spin relaxation time（自旋-自旋弛豫时间常数)前面讨论单个原子核的核磁共振情形，实际上实验样品中含有大量的原子核。Bloch方程对流体是正确的，对一些不太粘滞的物质也近似成立。时，样品强烈吸收RF场的能量，产生核磁共振现象。
2025-03-01 21:52:43
805
原创 MRI学习第一章-核磁共振物理基础（一）
在经典物理学框架下，原子核可看作一个球形物体围绕旋转轴不停做旋转运动因此具有一定的自旋角动量，量子力学理论认为核自旋角动量不是连续的，而是量子化的。相差不大时，原子核交替吸收和辐射能量，仍旧能够观察到核磁共振现象，只是核磁共振信号强度没有。相差很大，则上述交替吸收和辐射能量的过程很快，实际上相当于核磁矩不吸收净能量或。原子核带正电，核的自旋运动形成环形电流，因而产生核磁矩;随着t的增加，n趋近为0，系统达到饱和态(Saturation，受激吸收和受激辐射发生的概率W是相等的，跃迁概率W的大小与。
2025-02-28 21:38:10
828
原创 CT技术变迁史——CT是如何诞生的？
130KV的高压使电子枪产生电子加速，聚焦的作用是使电子束聚成一个指定的焦点（1mm×1.2mm），再由电磁偏转线圈使电子束按规定的角度偏转，射向4个固定环靶，环靶半径为90cm，围成210°圆周。：多层螺旋CT的X线束在纵向上的厚度比单层螺旋CT有所增加，相应的多层螺旋扫描提高了X线利用率，并且也减少了X线管的负荷，降低了X线管的损耗。扫描相结合，即直线扫描后，旋转1次，再行直线扫描，旋转180°完成一层面扫描，扫描时间。X线球管为固定阳极，发射X线为直线笔形束，一个探测器，采用。1975年 GE公司。
2025-02-28 21:37:23
781
原创 模电之深度负反馈详解
由反馈深度引入深度负反馈即在研究深度负反馈时，我们近似忽略净输入量，得到放大倍数几乎仅仅决定于反馈网络而与基本放大电路无关。这样得到的深度负反馈电路有利于计算分析。电压串联负反馈电流串联负反馈...
2025-02-22 17:54:21
1018
原创 CMOS门电路详解
而当A=0、B=1时，T1导通、T2截止，使Y=1。在CMOS电路中，为了满足输出电平变换、吸收大负载电流以及实现线与连接等需要，有时将输出级电路结构改为一个漏极开路输出的MOS管，构成漏极开路输出(Open-Drain Output)门，简称OD门。只有当A、B同时为低电平时，才使T2和T4 同时截止、T1和T3同时导通，输出为高电平。图中C1代表栅极的输入电容，由于开关电路的输出端不可避免地会带有一定的负载电容，所以在动态工作情况下，漏极电流的变化和输出电压的变化都将滞后于输入电压的变化。
2025-02-22 17:53:04
812
原创 LoadImage cannot find a suitable reader for file运用MONAI框架导入数据时存在的问题
我的图像格式是.dcm格式，这里显示没有MONAI安装的处理器安装上即可，尽量全部安装。
2024-02-27 21:24:40
785
原创 MRI图像N4偏置场校正原理及代码实现
由于扫描仪本身以及扫描过程中的偏差等因素，磁场出现变化，MRI扫描显示出强度不均匀，图像的某一部分在可视化时会显得更亮或更暗。这些信号强度的变化并不是由于解剖学差异导致，所以偏置场效应可能会对图像分析造成影响。因为我的数据偏置场效应不是很严重，处理之后效果不是很明显，左图为原图像，右图为偏置场效应处理后图像，可以看出像素均匀了。N3和N4偏置场校正算法是广泛采用的避免信号强度不均匀性的技术。我处理的是MRI图像数据，原格式是nii.gz。
2024-02-27 21:21:55
2461
1
原创 如何修改远程端服务器密钥
一段时间没改密码后，远程就会自动提示Ctrl+Alt+End键修改密码。但我电脑是笔记本，没有end键。打开屏幕键盘按这三个键也没用。
2024-02-06 22:51:04
1042
原创 基于STC89C52的老人蓝牙跌倒报警器从电路到软件分析
电路板处于直立状态时（人处于直立状态时），绿色指示灯亮起，系统无报警，手机APP端界面显示“状态正常”。电路板倾倒时（人处于跌倒状态时），红色指示灯亮起，蜂鸣器报警，手机端界面出现红色字样提示“已经摔跤，需要救助”。若为误报警，可按下取消报警按钮，系统初始化，取消报警。
2024-02-01 22:10:40
607
原创 机器学习线性代数知识补充
线性代数知识补充正交矩阵与正交变换方阵特征值与特征向量相似矩阵对角化二次型正定二次型正交矩阵与正交变换方阵特征值与特征向量相似矩阵对角化二次型正定二次型
2023-11-14 21:47:44
266
原创 最大似然估计直观理解
当某人说他们有对均值，标准差，或其他东西的最大似然估计时，就可以知道他们找到了均值、标准差或其它使观察到事物的可能性最大的值。当然了，概率密度函数的选取很重要，模型正确，在样本区域无穷时，我们会得到较准确的估计值。我们先来看旧的数据分布，这种情况下，分布平均值与实际测量平均值不同。因此，观察到红框里面的数据的可能性很小。解决的办法，把估计完全未知的概率密度转化为估计参数。至此，我们已经找出均值的最大似然估计，我们还需要找出标准差的最大似然估计。我们根据分布中心的位置，绘制观测到数据的可能性。
2023-11-09 10:12:45
291
原创 更新暑假做过的项目（医学数据多标签分类与多标签分割，医学数据二分类）
暑假参与了两个项目，收获颇多。搭建网络有许多走过的弯路与经验，调参也是一个必要的技能，在这里想一并分享给大家我在项目中积累的经验和一些小技巧。PS：结合个人经验与网上经验，大家斟酌自取。下面的几个标题会在这几天整理发出来。
2023-10-17 20:03:58
597
原创 读取.nrrd和.dcm文件格式医学图片可视化与预处理
MITK默认会将医学图像保存为格式为NRRD的图像，在这个数据格式中包含：1、一个单个的数据头文件：为科学可视化和医学图像处理准确地表示N维度的栅格信息。2、既能分开又能合并的图像文件。nrrd_options输出{u’dimension’: 3, # 维度u’encoding’: ‘raw’, # 编码方式u’kinds’: [‘domain’, ‘domain’, ‘domain’], # 三个维度的类型u’sizes’: [30, 30, 30], #三个维度的大小。
2023-09-28 22:35:01
2030
原创 pytorch学习——第二个模型（逻辑回归）
class010.5y0.5≤y根据这个y的取值进行分类的，当取值小于0.5， 就判别为类别0， 大于0.5， 就判别为类别1自变量是X， 因变量是yywxb， 图像是一条直线。是分析自变量x和因变量y(标量)之间关系的方法。注意这里的线性是针对于w说的， 一个w只影响一个x。决策边界是一条直线：自变量是X， 因变量是y， 只不过这里的y变成了概率。yfwxbfx1e−x1图像也是一条直线。是分析自变量x。
2023-07-21 12:50:37
496
原创 心电前置放大电路制作与原理详细分析（附电路板实物图）
1、软件平台：Multisim仿真软件、EDA原理图绘制软件、医学电子学开发平台2、硬件平台：心电示教仪、示波器、信号发生器、除颤仪、电烙铁。
2023-07-19 20:17:22
3909
原创 pytorch学习--第一个模型（线性模型）
我们想通过随机初始化的参数ω,b\omega ,bω,b能在迭代过程中使预测值和目标值能无限接近y=ωx+by=\omega x+by=ωx+b构建模型利用pytorch中的nn.Module想要构建模型时，继承这个类即可一些重写nn.Module类时的注意事项（1）一般把网络中具有可学习参数的层（如全连接层、卷积层等）放在构造函数__init__()中；（2）一般把不具有可学习参数的层(如ReLU、dropout、BatchNormanation层)可放在构造函数中，也可不放在构造函数中，如
2023-07-19 19:57:20
1125
原创 心电图机原理及电路超详细讲解
前置心电放大电路（虚线框：这是隔离电路的分界，在隔离电路分析中知道，完整隔离包括信号隔离（脉宽调制）、控制信号隔离（光电耦合）和电源隔离）后级放大电路。
2023-06-25 18:25:23
14384
5
原创 数字图像处理—图像分割算法详解（边缘检测、阈值处理）
令R表示一幅图像占据的整个空间区域。图像分割：把R分为n个子区域R1,R2,…,Rn的过程，满足。
2023-05-21 22:58:46
5135
原创 直方图均衡化与规定化原理解释以及matlab实现
（1）因为直方图是概率密度函数的近似，而且均衡化过程中不产生新的灰度级，所以直方图均衡化很少得到完全平坦的结果；（2） 变换后灰度级减少，即出现灰度“简并”现象，造成一些灰度层次的损失。采用累积分布函数（CDF）作为HE变换函数。##备注：直方图规定化的代码后面有空再补充。的非归一化直方图定义为。（1）区间内单调递增。均衡化前后直方图比较。
2023-05-08 21:35:41
1274
原创 数字图像处理--matlab图像反转、对数变换、伽马变换、对比度拉伸详解和代码实现
邻域为1×1: Basic intensity transformation邻域n×n: 基于空间滤波的增强整幅图像的统计特性: 基于直方图的增强。
2023-05-04 11:41:39
9838
原创 基于MATLAB的CT滤波反投影算法的实验研究
2）对Shepp-Logan图平行束投影数据进行滤波反投影重建，别采用S-L与R-L滤波器进行滤波。1、利用”iradon”函数采用S-L与R-L滤波器进行滤波实现滤波反投影算法。1）对椭圆平行束投影数据进行滤波反投影重建，分别采用S-L与R-L滤波器进行滤波。实验四 滤波反投影算法的实验研究。2、利用FBP算法重建图像。
2023-04-30 14:37:07
1697
3
原创 基于MATLAB的CT直接反投影算法的实验研究
1、利用“iradon”函数进行直接反投影重建。2、采用本节推导出来的直接反投影算法进行重建。推导参考我的上一篇博客。
2023-04-30 14:34:45
815
原创 基于MATLAB的CT平行束投影数据的仿真
实验任务：用两种方法实现对SL头模型平行束投影数据的仿真计算，头模型图像大小为256*256，投影角度为0，1，。推导过程参考教材：医学断层图像重建仿真实验。
2023-04-30 14:33:11
983
原创 基于MATLAB的shepp-logan头部体模仿真
本实验对中心位置x0，中心位置y0，长轴a，短轴b，旋转角度fai，密度ρ做出改变。如上图所示，改变矩阵中的对应行列值即可改变模型中的参数。
2023-04-30 14:28:59
1067
原创 MRI k空间概念整理
举例：SE序列：每一个TR（脉冲序列重复时间）填充k空间中的一条线，若要求256相位编码，则执行256次。·数据点与施加的不同场强有关（静磁场和梯度场的叠加）梯度场分为相位编码梯度场和频率编码梯度场。完全填充k空间一次的情况叫1NEX或1NAQ，当只有部分K空间填充时，叫做部分NEX。K空间为包含MR数据的阵列，也可定义为原始数据阵列相位编码轴和频率编码轴的交叉点。【一般要求至少有65%的k空间得以填充，对于大多数标准成像，要求填充全部k空间。·k空间每一数据点或数据线都包含着整个图像的信息。
2023-04-30 14:21:06
3852
原创 MRI 成像方法和脉冲序列整理
4） FSE 序列的有效 TE 时间的确定，通过找到 0相位编码步时得到回波的回波时间 TE，即为 TEeff（等效 TE）若 ETL 比较长（8-20 个），则 TEeff 比较大时，适合得到 T2W 加权像，若 ETL 比较短（2-6个），则 TEeff 比较小时，适合得到 T1W 加权像。进⾏相位编码，开启+Gr 梯度场，提前产⽣散相，经 180 度脉冲作⽤后，散相反转，可补偿第 4 阶段时频率编码梯度进⾏编码过程产⽣的散相（能够缩短 TE 时间）
2023-04-30 14:20:33
2440
原创 数字图像处理-matlab图像内插
最近邻内插简单但容易产生不想要的人为失真，如严重的直边失真。双线性内插的结构比最近邻结果好很多，由4个最近邻的像素得出，但计算量随之增大。复杂度最高的是双三次内插，由16个最近邻的像素得出，但花费时间会更久。
2023-04-30 14:14:53
2964
原创 CT剂量及描述方法详细介绍
CT 旋转一周，将平行与旋转轴（z 轴，即垂直于断层平面）的剂量分布 D (z) 沿 Z 轴从 -50mm 到 +50mm积分，除以层厚 T 与扫描断层数 N 的乘积。AEC的目的：AEC的目标是生成具有相对相似的噪声特征的图像，而不管患者的大小。1、在理想状态下，轴向剂量分布曲线和灵敏度剖面线（SSP）应当重叠，两条曲线均呈现高斯状，全值半高宽=层厚，此时不会产生由于半影效应而产生的剂量损失。不同的人体器官对X射线的敏感度不同 ，也就是说在射线覆盖范围一样时，对器官造成的辐射损失是不一样的。
2023-04-04 10:47:52
2832
原创 安装torch和opencv出现大面积报错红色代码Read timed out.的问题
之前安装torch的时候可以很快成功，最近在服务器上安装torch的时候出现大面积报错如图所示：最后一句显示readtimeouterror。
2023-03-20 22:40:21
1516
原创 Pytorch深度学习实战——第3章课后习题
1.从list(range(9))中创建一个张量a并预测检查其大小、偏移量、步长。a)使用b=a.view(3,3)创建一个张量，简述view()方法的功能，检查a,b是否共享同一个存储view()函数：并没有改变张量在内存中真正的形状，使用view函数后，通常会使得张量的数字在语义上是连续的，但在内存上是不连续的。在pytorch中view函数的作用为重构张量的维度，相当于numpy中resize的功能。
2022-12-29 15:12:35
1230
原创 机器学习——线性模型学习
但在训练时，OvR 的每个分类器均使用全部训练样例，而 OvO 的每个分类器仅用到两个类的样例，因此，在类别很多时， OvO 的训练时间开销通常比 OvR 更小 至于预测性能则取决于具体的数据分布，在多数情形下两者差不多。LDA 的思想非常朴素: 给定训练样例集，设法将样例投影到一条直线上，使得同样例的投影点尽可能接近、异类样例的投影点尽可能远离;在对新样本进行分类时，将其投影到同样的这条直线上，再根据投影点的位置来确定样本的类别。优点：特别需注意到，虽然它的名字是"回归"，但实际却是一种分类学习方法。
2022-12-27 21:29:17
1129
原创 外点法、内点法解约束问题matlab
*分析总结：**内点法总是从可行域的内点出发，并保持在可行域内部搜索，这种方法只适合用于不等式约束问题。其对于企图从内部穿越可行域边界的点在目标函数上加入相应的障碍，距离边界越近，障碍越大，在边界上给予无穷大的障碍，从而保障迭代一直在可行域中进行。**分析总结：**外点法可对违反约束的点在目标函数内加入相应的惩罚，而对可行点不予惩罚，此法的可行点一般在可行域外部移动。随着迭代次数增加，迭代点逐渐逼近最优点，惩罚函数值始终大于并逐渐接近原始目标函数值。惩罚项逐渐降低，迭代点在可行域外。
2022-12-01 22:57:57
5703
2
原创 pycharm如何链接anaconda环境
对于pycharm配置的python和anaconda内的python区别就是anaconda内自行安装了很多包，无需自行安装，比较方便。查看包file—>settings—>project。。。。AnacondaAnaconda(开源的Python包管理器)是一个python发行版，包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。包含了大量的包，使用anaconda无需再去额外安装所需包。python3.5自带了一个解释器IDLE用来执行.py脚本，但是却不利于我们书写调试大量的代码。
2022-10-18 20:13:39
3420
1
基于STC89C52的老人蓝牙跌倒报警器程序代码
2024-02-01
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人