csmri演算法

『壹』 請問有誰知道TV演算法（最小全變分演算法）

您好，[LASIP_Image_Restoration_DemoBox_v112.rar] - LASIP局部多項式逼近演算法用於二維信號處理、圖像復原，圖像去噪的MATLAB實現。
[blind.rar] - 利用盲卷積圖像復原方法，對模糊圖像進行圖像復原，可以達到比較好的效果。
[TV1.rar] - 採用T.Chan的總體變分(TV)方法實現圖像修復，由於演算法本身的局限性，無法解決視覺連通性的問題。

[Thisprocereforfull-variational.rar] - 本程序實現全變分(Total Variation, TV)的去噪演算法，它使用了PDF糾正TV演算法中的小問題。該演算法可以很好地保留原圖邊緣信息的同時，去除雜訊。
[LASIP_BlindDeconvolution.zip] - The LASIP routines for Multiframe Blind Deconvolution are used for restoration of an Image from its multiple blurred and noisy observations.
[irntv.zip] - The generalized total variation denoising algorithm which can be widely used for optimization or signal processing
[RestoreToolsNoIP.rar] - 一個非常好的圖像恢復的工具集，matlab編寫的源代碼。
[MaximumEntropyv1.00.zip] - 一個基於最大熵的圖像復原演算法源代碼。可以完成圖像的去燥聲和去模糊。
[TVInpainting.rar] - TV圖象修復 自己寫的小程序 matlab
[TVCMRI_pub.zip] - matlab code for Fixed point and Bregman iterative methods. minimize alpha*TV(Phi *x) + beta*||x||_1 + 0.5*||Ax-b||_2^2

『貳』 讀心術的演算法是什麼

首先我們看一下我們按照」讀心術「選擇和運算完有何結果：」任意選擇一個兩位數「我們把它表示為（10n＋m）其中n、m均為整數且0<n<=9,0<=m<=9，這樣10n＋m就是10～99的任意一個整數了。那麼按照讀心術的運算方式，我們把「這個數的十位與個位相加」，即：n＋m，那麼「再把任意選擇的數減去這個和」，我們得出（10n＋m）－（n＋m）=10n＋m－n－m=9n
那麼我們此時得到的數字便是9的n倍，那麼這個數字一定是9、18、27、36、45、54、63、72、81中的任意一個。
那麼現在我們看看網頁中的那個數字圖案表，看一下，以上數字相應的圖形，你會發現，它們相應的圖形都是一樣的。
此時你再點擊水晶球，發現什麼了？對了，此時水晶球里顯示的圖形正是以上數字所相應的圖形。
然後有人問：我每次的答案都是不一樣的圖形啊？
答曰：因為它所謂的數字圖形表每次也不一樣的，只是它讓你以為它是一樣的而已。但是不管怎麼變，9、18、27、36、45、54、63、72、81，這幾個數字所對應的圖形是一樣的。水晶球最後顯示的也是同這幾個數字對應的圖形一樣。
又有人問，它不知道我選的是什麼數字啊～我選的又不是以上幾個數字，比如77。
答曰：它不管你選的什麼數字，它只知道你的數字算完了是以上幾個數字，具體運算步驟，參看前面首先那段。
現在明白了吧，所謂神奇的」讀心術"只不過是數學一些運算及障眼法的巧妙運用。可惜只能蒙住盲目相信他們的人，只要我們仔細推敲一下，它是經不起推敲的。當然我們可以把它當作一種數字游戲，但切記，它是科學游戲，而非魔法游戲。

『叄』 幫忙翻譯下

壓縮感測(CS)旨在重建圖像信號,比傳統的顯著減少測量認為是必要的. 核磁共振成像(MRI)是一個重要的醫學成像的工具和數據採集過程中固有的慢。應用,提供了潛在的重要CS核磁共振掃描時間減少,以效益為病人和衛生保健經濟學
MRI遵循的兩個關鍵成功應用的要求:1)醫學影像CS自然是可壓縮編碼在適當稀通過變換域(例如,通過小波變換);2)的核磁共振成像掃描儀自然,而不是獲得編碼樣品 直接的像素的樣品(例如,在局部編碼)。
在這篇文章中我們復習了要求,描述他們自然CS成功適應核磁共振成像(MRI),然後舉例中應用的四個有趣CS MRI)。我們強調一個直觀的理解以CS重建CS作為一項interferenc注銷。我們的理解也強調在應用驅動因素, 包括限制,由MRI硬體特徵的不同類型的圖像,並通過臨床問題。

『肆』 等值面的等值面生成演算法

Cuberille方法
· Cuberrille等值面方法又稱Opaque Cube演算法，最初由Herman等人提出，後來又多次改進。演算法主要分為兩個步驟：
· (1) 確定邊界單元
對於規則網格數據，其網格單元可看成是正六面體單元，整個三維數據就是由這種正六面體組成的，這種組成三維圖象的基本正六面體單元稱為體元。對於給定的閾值Ft，遍歷體數據中的各個單元，將組成體元8個頂點上的值與Ft進行比較，找出頂點值跨越Ft的所有體元，即體元中有的頂點值大於閾值，有的頂點值小於閾值，因此體元內包含等值面片，這就是邊界單元。
(2) 繪制各邊界單元的6個多邊形面，即將等值面看成是由各單元的六個外表面拼合而成
每個單元均為一正六面體，包括6個多邊形面。對組成所有邊界體元的多邊形面進行繪制，即可產生最終的圖象結果。在繪制多邊形過程中應採用合適的光照模型和消隱技術。
如果在具有硬體深度緩存(Z-buffer)功能的計算機上運行立方體方法，可以將這組多邊形不分次序地提交給硬體，由硬體完成消除隱藏面的任務。如果以軟體方式執行立方體方法，在演算法中必須考慮多邊形的遮擋問題。一個有效的方法是把遍歷體元集合與顯示兩個步驟合二為一，遍歷體元集合時採用從後至前的次序。發現一個邊界體元，就立刻顯示它的6個面。後顯示到屏幕上去的多邊形將覆蓋先顯示的多邊形，這樣就達到了消除隱藏面的目的，這就是畫家演算法的思想。
Marching Cubes(MC)方法
Marching Cubes（移動立方體）方法是由W.E.Lorenson和H.E.Cline在1987年提出來的。由於這一方法原理簡單，易於實現，目前已經得到了較為廣泛的應用，成為三維數據等值面生成的經典演算法，Marching Cubes演算法又簡稱為MC演算法。MC方法的原理如下：
在Marching Cubes方法中，假定原始數據是離散的三維空間規則數據，一個體元定義為由相鄰層上的8個頂點組成的一個長方體。為了在三維數據中構造等值面，應先給定所求等值面的值，該方法的基本原理是逐個處理所有的體元，將體元各頂點處的值與給定的閾值進行比較，首先找出與等值面相交的體元，然後通過插值求等值面與體元棱邊的交點，並將各交點連成三角形來構成等值面片，所有體元中的三角形集合就構成了等值面。由於這一方法是逐個處理所有的體元，因此被稱為Marching Cubes方法。 在W.E.Lorenson和H.E.Cline於1987年提出Marching Cubes方法之後不久，他們就發現，當離散三維數據的密度很高時，由Marching Cubes方法在體元中產生的小三角面片常常很小，在圖像空間中的投影面積與屏幕上一個像素點的大小差不多，甚至還要小，因此，通過插值來計算小三角面片是不必要的。隨著新一代CT和MRI等設備的出現，二維切片中圖象的解析度不斷提高，斷層不斷變薄，已經接近並超過計算機屏幕顯示的解析度。在這種情況下，常用於三維表面生成的Marching Cubes方法已不適用。於是，在1988年，仍由W.E.Lorenson和H.E.Cline兩人提出了剖分立方體(Dividing Cubes)方法。

『伍』 在MRI方面，勞特伯有什麼發明

勞特伯的發明是，在1973年把梯度引入磁場中，從而創造了一種用其他手段看不到的二維結構圖像；他還發明了今天稱為「平面反射波掃描」的技術——通過快速的梯度變化可以得到轉瞬即逝的圖像。這被稱為「勞特伯演算法」。但是，一家雜志的主編卻不發表勞特伯的論文，於是他又把論文寄給這家雜志的一個編委。最後採取了折中方案——發表論文摘要。

『陸』 神經影像學是什麼

影像學檢查我們在日常疾病的診斷中經常能聽到，也經常會做到，什麼是神經影像檢查？
所謂的神經影像檢查是指用於神經影像診斷的一些影像學檢查技術，在臨床工作中主要是包括CT、磁共振和DSA(數字減影血管成像)。
CT它的中文名字就叫計算機斷層成像，它是利用X線對人體的某一部位進行掃描，然後通過探測器接收穿過人體的剩餘的X線，經過計算機的後處理，就形成人體這一部位的橫斷面的圖像。
在CT圖像上，有些病人都做過，看到都是黑白的圖像，我們就是利用從黑到白的這16種不同灰度來反映這種組織的特性，X線的衰減系數。在我們人體中骨頭X線衰減系數是最高的，因此在CT圖像上是白的，但是氣體X線衰減系數是最低的，它是黑的。而軟組織、水、脂肪是介於二者中間。所以說我們平時看CT圖像的時候，就是通過不同程度的黑與白來判斷組織的組成。
而磁共振就是我們所說的MRI，它是完全不同的一種成像方法，它不再是利用X線來成像，而是利用我們人體內的氫質子來成像，我們把人體放到了一個大磁場裡面，然後利用氫質子的這種磁共振現象產生的信號，通過計算機的處理就形成了人體的圖像。
磁共振成像和CT不太一樣的在哪？它有好多種成像的序列，因此我們就通過綜合分析這些不同序列的圖像，既可以獲得組織結構的信息，還可以獲得一定功能方面的信息。所以相對而言來說磁共振比CT具有更好的這種軟組織的解析度，所以在神經系統疾病的診斷中磁共振更有一些優勢。
我們還提到了一種技術叫DSA，DSA的全稱叫數字減影血管造影技術，它是一種有創性的檢查，主要是用於神經系統這種血管性疾病的檢查。

『柒』 體數據可視化的各種演算法和技術的特點有哪些

LightingChart：網頁鏈接

體數據集可以通過MRI，CT，PET，USCT或回聲定位等技術捕獲，也可以通過物理模擬(流體動力學或粒子系統)產生。

視化體數據包括四種主要演算法。

1、基於切片方法，這意味著給予每個體數據切片滾動交互單獨可視化機會。此技術的優點在於操作簡單和復雜計算少。而它的缺點是可視化人員需要想像重建整個對象結構

2、其他技術模擬：這種方法很適合於熟悉一定技術的專家可視化分析應用。比如，應用於醫療和地震行業的新技術開發，專家們可以從舊技術解決方案平穩過渡到現代化技術

3、間接體繪制：間接體渲染可以有多種工具用於多邊形網格模型。此方法包含兩個階段，第一階段是根據特定閾值從數據集中提取等值面，有幾種演算法可以進行該任務(最受歡迎的是Marching Cubes )。 有時，可以通過開發基於特定數據集的特定特徵的特殊演算法來改進等值面提取。然後用三維圖像引擎或其它工具可視化多邊形曲面模型，比如: LightningChart的網格模型非常合適於該方法。

4、直接體繪制：直接體繪制不要求預處理。 直接從原始數據集觀察數據，為演算法提供了動態修改傳遞功能和閾值的機會。而且有些方法允許以半透明的方式可視化數據集的內部結構。

直接體繪制是目前可視化數據最強大的方法。可視化具有多邊網格模型的所有優點，並且可以在同一場景中輕松綁定。此外，可以切割模型的一部分來查看被物體表面隱藏的結構。

『捌』 您好，我現在是要處理一個MRI體數據，想用配准演算法實現一些深部腦結構的提取，然後對其進行重建

很遺憾不熟悉Matlab。Matlab可能有很多高層次的圖像處理介面，尤其OpenCV針對計算機視覺也有圖像配準的介面。我不很熟悉這腦組織切片之間圖像變形有多大程度？配准過程要不要進行特徵點匹配？還是不需要旋轉、比例、或非線性變換，而直接平移就可以了(就是圖像中實物都是近似為同樣大小、相同方向)？針對不同情況會有相應處理。另外對於特徵的選擇，組織切片也有特殊性，我認為可供利用的主要是灰度斑塊和曲線型邊緣，這樣如是用灰度差做匹配目標函數，可考慮加大這些部位的權重，或者直接忽略其他部位的作用。好像這方面已有不少論文，你到網路文庫、豆丁、道客88、谷歌文庫去查查，這些是免費的，當然知網、萬方等收費站點就更多了。