如何给大脑拍张高质量的图像?带你了解磁共振扫描重要参数

本文介绍了磁共振成像技术中影响图像质量的重要参数,包括自旋回波序列(SE)和梯度回波序列(GRE),以及它们在T1、T2弛豫时间中的应用。此外,讨论了TR、TE、FA等参数如何影响图像对比度和信噪比,以及扫描视野、扫描矩阵和层厚对空间分辨率的作用。通过对这些概念的理解,有助于获得更高品质的大脑图像。

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关键词:文献综述、磁共振、大脑

我们都拍过照片,即使不是专业的人 也知道影响我们照片好坏的因素有哪些,比如曝光、色彩、构图、光线等等。那同样磁共振成像技术作为给大脑拍照的“相机”,想要得到高质量和高对比度的图像,有必要先了解一些跟扫描相关的基本概念和重要扫描参数。

我们都见过乐队演唱,一个乐队能演奏出什么样的乐曲,是有乐队的指挥者决定的。那磁共振扫描操作者类似于乐队的指挥者,其中的脉冲序列就是操作者对磁共振系统发出的一系列的指令。我们常见的脉冲序列可分为两大类,一是自旋回波序列(Spin-echo sequence,SE),另一个是梯度回波序列(Gradient-Recalled-Echo,GRE)

自旋回波序列(SE)

自旋回波序列(SE)是最为传统和稳定的序列。它是由90°射频脉冲与180°聚焦脉冲按照一定的时间排序施加形成的(如下图所示)。在前面的推文中我们也提到过射频脉冲的作用,主要是起“扰乱”的作用,即具有一定能量的射频脉冲可以通过共振使H质子的M0翻转到适当的角度。如90°射频脉冲能使M0偏离静磁场方向90°,从而产生一个较大的宏观横向磁化矢量,如下图白色箭头所示,但是由于磁场的不均匀性以及T2弛豫等因素的影响下发生质子失相位,其大小呈指数式快速衰减,即T2*弛豫。为了剔除主磁场的不均匀性,施加180°聚焦脉冲,它使XY平面小磁矩的位置和旋转方向发生逆转。该作用可以比类比一场跑步比赛,将快的跑者与慢的跑者的位置互换,但跑的方向不变,即让速度快的跑者多跑点路,让速度慢的跑者少跑点路,这样经过一段时间后,两人可能同时到达终点,从而使宏观横向磁化矢量逐渐增大到最大值,然后再逐渐衰减。

AI 代码审查Review工具 是一个旨在自动化代码审查流程的工具。它通过集成版本控制系统(如 GitHub 和 GitLab)的 Webhook,利用大型语言模型(LLM)对代码变更进行分析,并将审查意见反馈到相应的 Pull Request 或 Merge Request 中。此外,它还支持将审查结果通知到企业微信等通讯工具。 一个基于 LLM 的自动化代码审查助手。通过 GitHub/GitLab Webhook 监听 PR/MR 变更,调用 AI 分析代码,并将审查意见自动评论到 PR/MR,同时支持多种通知渠道。 主要功能 多平台支持: 集成 GitHub 和 GitLab Webhook,监听 Pull Request / Merge Request 事件。 智能审查模式: 详细审查 (/github_webhook, /gitlab_webhook): AI 对每个变更文件进行分析,旨在找出具体问题。审查意见会以结构化的形式(例如,定位到特定代码行、问题分类、严重程度、分析和建议)逐条评论到 PR/MR。AI 模型会输出 JSON 格式的分析结果,系统再将其转换为多条独立的评论。 通用审查 (/github_webhook_general, /gitlab_webhook_general): AI 对每个变更文件进行整体性分析,并为每个文件生成一个 Markdown 格式的总结性评论。 自动化流程: 自动将 AI 审查意见(详细模式下为多条,通用模式下为每个文件一条)发布到 PR/MR。 在所有文件审查完毕后,自动在 PR/MR 中发布一条总结性评论。 即便 AI 未发现任何值得报告的问题,也会发布相应的友好提示和总结评论。 异步处理审查任务,快速响应 Webhook。 通过 Redis 防止对同一 Commit 的重复审查。 灵活配置: 通过环境变量设置基
【直流微电网】径向直流微电网的状态空间建模与线性化:一种耦合DC-DC变换器状态空间平均模型的方法 (Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了径向直流微电网的状态空间建模与线性化方法,重点提出了一种基于耦合DC-DC变换器的状态空间平均模型的建模策略。该方法通过数学建模手段对直流微电网系统进行精确的状态空间描述,并对其进行线性化处理,以便于系统稳定性分析与控制器设计。文中结合Matlab代码实现,展示了建模与仿真过程,有助于研究人员理解和复现相关技术,推动直流微电网系统的动态性能研究与工程应用。; 适合人群:具备电力电子、电力系统或自动化等相关背景,熟悉Matlab/Simulink仿真工具,从事新能源、微电网或智能电网研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用景及目标:①掌握直流微电网的动态建模方法;②学习DC-DC变换器在耦合条件下的状态空间平均建模技巧;③实现系统的线性化分析并支持后续控制器设计(如电压稳定控制、功率分配等);④为科研论文撰写、项目仿真验证提供技术支持与代码参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步实践建模流程,重点关注状态变量选取、平均化处理和线性化推导过程,同时可扩展应用于更复杂的直流微电网拓扑结构中,提升系统分析与设计能力。
内容概要:本文介绍了基于物PINN驱动的三维声波波动方程求解(Matlab代码实现)理信息神经网络(PINN)求解三维声波波动方程的Matlab代码实现方法,展示了如何利用PINN技术在无需大量标注数据的情况下,结合物理定律约束进行偏微分方程的数值求解。该方法将神经网络与物理方程深度融合,适用于复杂波动问题的建模与仿真,并提供了完整的Matlab实现方案,便于科研人员理解和复现。此外,文档还列举了多个相关科研方向和技术服务内容,涵盖智能优化算法、机器学习、信号处理、电力系统等多个领域,突出其在科研仿真中的广泛应用价值。; 适合人群:具备一定数学建模基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事计算物理、声学仿真、偏微分方程数值解等相关领域的研究人员; 使用景及目标:①学习并掌握PINN在求解三维声波波动方程中的应用原理与实现方式;②拓展至其他物理系统的建模与仿真,如电磁、热传导、流体力学等问题;③为科研项目提供可复用的代码框架和技术支持参考; 阅读建议:建议读者结合文中提供的网盘资源下载完整代码,按照目录顺序逐步学习,重点关注PINN网络结构设计、损失函数构建及物理边界条件的嵌入方法,同时可借鉴其他案例提升综合仿真能力。
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