Jove
Visualize
联系我们
JoVE
x logofacebook logolinkedin logoyoutube logo
关于 JoVE
概览领导团队博客JoVE 帮助中心
作者
出版流程编辑委员会范围与政策同行评审常见问题投稿
图书馆员
用户评价订阅访问资源图书馆顾问委员会常见问题
研究
JoVE JournalMethods CollectionsJoVE Encyclopedia of Experiments存档
教育
JoVE CoreJoVE BusinessJoVE Science EducationJoVE Lab Manual教师资源中心教师网站
使用条款与条件
隐私政策
政策

相关概念视频

您也可能阅读

相关文章

通过共同作者、期刊和引用图与本文相关的文章。

排序
Same authorSame journal

Estimating blood-brain barrier exchange rate using diffusion-weighted arterial spin labeling and physics-guided neural networks.

NeuroImage·2026
Same author

ROS-Responsive Nanobubbles for Dual-Enhanced Ultrasound and Magnetic Resonance Imaging of Tumor Oxidative Stress.

Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany)·2026
Same author

Physics-Guided Neural Network for Quantitative Parameter Mapping Using Balanced Steady State Free Precession MRI.

Magnetic resonance in medicine·2026
Same author

Posture-dependent cerebrospinal fluid flow measurement in the optic nerve subarachnoid space using multi-delay 2D interslice saturation MRI.

Brain research bulletin·2025
Same author

Towards fair decentralized benchmarking of healthcare AI algorithms with the Federated Tumor Segmentation (FeTS) challenge.

Nature communications·2025
Same author

Long-term physical exercise facilitates putative glymphatic and meningeal lymphatic vessel flow in humans.

Nature communications·2025

相关实验视频

Updated: Jul 11, 2025

Magnetic Resonance Imaging of Multiple Sclerosis at 7.0 Tesla
08:51

Magnetic Resonance Imaging of Multiple Sclerosis at 7.0 Tesla

Published on: February 19, 2021

9.0K

简单:多相循环bSSFP定量磁化转移成像与神经网络的物理引导模拟学习.

Huan Minh Luu1, Sung-Hong Park1

  • 1Department of Bio and Brain Engineering, Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST), Rm 1002, CMS (E16) Building, 291 Daehak-ro, Yuseong-gu, Daejeon 34141, South Korea.

NeuroImage
|November 11, 2023
PubMed
概括

SIMPLEX是一种新的深度学习方法,通过在没有额外扫描的情况下从bSSFP数据中准确地提取qMT参数来改进定量磁化转移 (qMT) 成像. 这提高了临床适用性,并缩短了处理时间.

关键词:
人工神经网络的人工神经网络深度学习是一种深度学习.磁化转移是一种转移.定量成像成像技术的使用.简单的简单的简单bSSFPFP 是一个很好的方法.

更多相关视频

Targeting Neuronal Fiber Tracts for Deep Brain Stimulation Therapy Using Interactive, Patient-Specific Models
14:14

Targeting Neuronal Fiber Tracts for Deep Brain Stimulation Therapy Using Interactive, Patient-Specific Models

Published on: August 12, 2018

8.9K
Brain State-dependent Brain Stimulation with Real-time Electroencephalography-Triggered Transcranial Magnetic Stimulation
00:08

Brain State-dependent Brain Stimulation with Real-time Electroencephalography-Triggered Transcranial Magnetic Stimulation

Published on: August 20, 2019

14.4K

相关实验视频

Last Updated: Jul 11, 2025

Magnetic Resonance Imaging of Multiple Sclerosis at 7.0 Tesla
08:51

Magnetic Resonance Imaging of Multiple Sclerosis at 7.0 Tesla

Published on: February 19, 2021

9.0K
Targeting Neuronal Fiber Tracts for Deep Brain Stimulation Therapy Using Interactive, Patient-Specific Models
14:14

Targeting Neuronal Fiber Tracts for Deep Brain Stimulation Therapy Using Interactive, Patient-Specific Models

Published on: August 12, 2018

8.9K
Brain State-dependent Brain Stimulation with Real-time Electroencephalography-Triggered Transcranial Magnetic Stimulation
00:08

Brain State-dependent Brain Stimulation with Real-time Electroencephalography-Triggered Transcranial Magnetic Stimulation

Published on: August 20, 2019

14.4K

科学领域:

  • 医疗成像医学成像
  • 磁共振成像是一种磁共振成像技术.
  • 计算神经科学是一种神经科学.

背景情况:

  • 定量磁化转移 (qMT) 成像通常需要额外的定量地图 (例如,T1) 进行准确的数据拟合.
  • 最近使用多相循环 bSSFP 的方法简化了 qMT 协议,但产生了低于最佳的参数量化.
  • 低于最佳的量化限制了先进的QMT成像技术的临床实用性.

研究的目的:

  • 为了提高从多相循环的bSSFP数据中量化qMT参数的准确性和稳定性.
  • 引入SIMPLEX (基于模拟的物理导向的神经网络学习用于qMT参数提取),这是一个用于分析qMT的新型深度学习方法.
  • 为了实现 qMT 参数,T1,T2 和 ΔB0 的同时高分辨率映射,而无需额外的采集.

主要方法:

  • 开发了一个神经网络SIMPLEX,该神经网络仅在从信号模型中生成的模拟MR数据上进行训练.
  • 利用物理指导式学习和模拟数据来避免昂贵的基准真相数据策划.
  • 在没有进一步培训或微调的情况下,直接将训练过的网络应用于体内数据.

主要成果:

  • SIMPLEX在模拟数据上显示了相比现有的最小方程拟合方法的平均平方误差的显著降低.
  • 该网络在未见的体内数据上表现得很好,验证了其概括能力.
  • 与之前的技术相比,SIMPLEX 始终提高了 qMT 参数量化质量,并表现出较强的噪声稳定性.

结论:

  • SIMPLEX 提供了一种更可靠,更有效的方法,用于使用多相循环 bSSFP 的 qMT 参数量化.
  • 这种方法可以同时获取多个定量图,包括qMT参数,T1,T2和 ΔB0.0.
  • SIMPLEX有可能加速高分辨率3D qMT成像的常规临床应用.