GE_1.5T磁共振操作指南——图像浏览及后处理简介

第二届动物磁共振脑影像数据处理班

第二届动物磁共振脑影像数据处理班 思影科技有限公司将于2018年10月10日--2018年10月14日(周三-周日)举办第二届动物磁共振脑影像数据处理班（详见课表安排）。 1、培训简介 近年来，世界各国都颁布了各自的脑科学计划，旨在探究大脑运作的神经机制，以推动神经、精神疾病临床、人工智能等领域的发展。运用功能、DTI等磁共振成像技术，各国研究者已取得了广泛成就，顶级期刊上磁共振脑成像相关研究也屡见不鲜。人类磁共振研究虽占据主流，然而一些特殊工作只适合动物研究，因此，针对啮齿类、以及一些非人灵长类动物的研究得到了重视。目前，结合基因、光遗传等技术，基于动物模型的磁共振成像已在抑郁症、卒中、疼痛、老年退行性疾病等领域取得进展，为推动脑科学研究的发展起到了极大的作用。动物磁共振研究和人类具有差异，如脑结构的不同等等，因而数据分析成为了啮齿类动物磁共振脑影像研究者们的难题。 为此，思影科技拟举办动物磁共振脑影像数据处理培训班，欢迎致力于动物磁共振脑影像的研究者参加，希望通过此次培训，熟练掌握数据处理技能，为开展的研究项目助力。 2、培训对象 本次培训班面向的对象是一些希望利用动物磁共振脑影像进行科研的医生、研究人员等，培训班实行小班教学，授课、操作、指导及问题解决一体化，最终努力使参会学员达到能够独立进行数据处理的目的。 培训内容主要包括：MATLAB/Linux基础、Rat fMRI数据处理、Rat脑功能指标计算及其统计分析、Rat VBM分析、Rat DTI数据处理和基于ROI的脑影像分析、Rat概率性纤维束追踪等。 注：如方便，请于会议开始前一天到达会场（9:00-21:00）熟悉场地及安装软件、拷贝资料等事宜。 3、课程安排

静息态功能磁共振数据分析工具包使用手册

静息态功能磁共振数据分析工具包 使用手册 宋晓伟（Dawnwei.song@https://www.360docs.net/doc/0118241254.html,） 文档版本: 1.3 文档修订日期: 2008-2-25 北京师范大学 认知神经科学与学习国家重点实验室

目录 一、开发背景介绍 (1) 二、软件用途和技术特点 (4) 三、设计与实现 (4) 四、测试 (5) 五、使用要求 (5) 六、使用方法演示 (6) (一)计算功能连接 (7) (二)计算局部一致性 (9) (三)计算低频振幅 (11) 七、详细使用说明 (13) (一)安装REST (13) (二)卸载REST (13) (三)启动REST (13) (四)在REST中设置待处理的数据目录 (16) (五)Mask 的设定 (16) (六)在REST中设定输出参数 (17) (七)可选项：去线性漂移 (18)

(八)可选项：滤波 (19) (九)局部一致性计算参数的设定 (20) (十)低频振幅计算参数的设定 (21) (十一)功能连接参数的设定 (21) (十二)点击“Do all”开始计算 (23) (十三)耗时估计 (24) (十四)其它工具 (24) 八、附注说明 (26) 九、参考文献 (28)

一、开发背景介绍 大脑是人体中最迷人也是人们了解最少的部分，科学家哲学家们一直在寻找大脑与行为、情感、记忆、思想、意识等的关系，却缺少一个非侵入性的高分辨率的技术方法来直接观察并确立这种联系，直到上世纪末功能磁共振成像（functional magnetic resonance imaging, fMRI）的出现（Ogawa et al., 1990），既能让人们观察到大脑结构又能让人们观察大脑结构的某一部分所具有的特定功能（Clare, 1997）。fMRI机制是血氧水平依赖性（Blood oxygen level dependent, BOLD）信号的变化。 目前认识到的大多数的脑功能都是通过对任务或刺激的控制，并同时记录与任务或刺激相应的行为学上的变化和神经活动的变化来得到的。从Hubel和Wiesel电生理学上的实验，到现在神经影像学上的认知激活实验范式，都说明这种方法是很成功的。如图1被试睁眼或闭眼交替进行，这种简单的任务刺激范式所带来的BOLD信号的变化可以清楚地在大脑的特定区域看到（图1是在视觉区），从而把大脑的功能和解剖结构联系了起来（Fox et al., 2007）。这种基于任务刺激的实验范式一般都使用广义线性模型（General linear model, GLM）计算刺激或控制变量的效应，检测相应于刺激的大脑激活区，从而认识大脑的功能。 图1、传统fMRI任务激活范式的分析：睁眼闭眼任务范式和初级视觉皮层的某个体素的BOLD信号。 （引自Fox et al., 2007） 对任务状态fMRI数据的分析和处理，研究者现在一般都使用软件SPM（Friston, 1995）或AFNI（Cox, 1996），这两个软件都可以使研究者很方便地基于GLM模型来分析和处理任务状态的fMRI数据。如图2是包括2个控制变量的GLM模型，研究者需要提供给软件的是设计矩阵，即研究者的控制变量，然后使用软件SPM（Friston, 1995）或AFNI（Cox, 1996）就可以很方便地估计出控制变量的效应大小，进而找到受控制变量影响的脑区，即和任务刺激相对应而激活的脑区。

磁共振图像后处理算法设计

地理与生物信息学院 2012/ 2013 学年第二学期 实验报告 课程名称：医学成像技术 实验名称：磁共振图像后处理算法设计 班级学号: B10090405 学生姓名: 陈洁 指导教师: 戴修斌 日期：2013 年 5 月

一、实验题目：磁共振图像后处理算法设计 二、实验内容： 1．对图像进行去除噪声操作 ； 2．对图像进行灰度变换操作 ； 三、实验目的： 1.加强下同学们实际的动手编程能力 ； 2.重在体验和过程 ； 四、 实验过程： 实验1：对图像进行去除噪声操作： 1．操作步骤： 1) 对图像加入高斯噪声 2) 使用中值滤波对图像进行去噪处理 3) 模板尺寸设为5×5，也可自己设定 4) 图像边缘缺失部分使用对称方法补足 51141671 81 91 71819151141611 21 31 1121311121511471 81 71 51113121161481 311691 91 1471 81 51718171 51711481 91 1691811691 91

2． 算法实现流程： 1) 读入图像函数：imread()，中值滤波函数：medfilt2()； 实验2：对图像进行灰度变换操作 1．操作步骤： 1) 原图像灰度范围[50 150]内的像素灰度值转成[10 250]范围； 2) 原图像灰度范围[50 150]内的像素灰度值转成[20 200]范围； 2.算法实现流程： 源代码： clear;clc; iptsetpref('ImshowBorder','tight'); I = imread('C:\Documents and Settings\nupt\桌面\4.bmp'); J = imnoise(I,'gaussian',0.02,0.02); K = medfilt2(J,[5,5]); figure,imshow(I),title('原图'); figure,imshow(J),title('高斯噪声'); figure,imshow(K),title('中值滤波'); f (x , y ) a m b n g (x , y ) ?? ?? ???>≤≤+---<=b y x f n b y x f a m a y x f a b m n a y x f m y x g ),( ),( ]),([),( ),(

MRI数据预处理流程资料讲解

数据处理基本流程 由于MRI是断层扫描，耗费时间较长，患者在进行MRI扫描的时候不可避免的会头部挪动，导致照射出来的图像不能一一映射；不同人的头颅，脑部大小，形状都会有所差异，获得的MRI图像也千差万别，无法对其进行对比。所以我们就必须用一种算法将所有的MRI图像进行空间转换到一个比较标准的空间（目前使用较多的是被神经学家广泛认可的Talairach坐标系）将各个解剖结构一一对应后，再与标准化图谱或者不同个体之间相互比较（目前使用的是Talairach-Tournoux图谱） 本文使用的是SPM软件和MRIcro软件处理图像数据，将MRI图像进 行数据分析。 数据分析的基本流程： （1）数据预处理：○1图像格式转换○2slice timing获取时间校正○3realign头动校正○4Coregister不同成像方法间的图像融合○5nomalize 不同被试之间的图像标准化(归一化）○6smooth空间平滑《2 3 4统称图像的空间变换》 （2）模型构建与参数估计：○:1建立统计模型○2将数据应用于统计模型○3进行参数统计得到单个被试的结果，多个被试的组分析 数据预处理 SPM是一款以MATLAB为平台的软件，所以使用SPM前一定要安装MATLAB。打开MATLAB软件，界面如下：

1.图像格式转换。 在进行数据预处理第一步要先将图像格式转换成SPM可以识别的ANALYZE格式。转换之前先将原始数据放在MATLAB下面的mri image文件夹下，将路径设置成D：\MATLAB\work\mri image\ 设置过程如下： 点击红色方块所指的按钮，在弹出的窗口中选择工作路径，按确定按钮即可。 设置完工作路径后，利用如下方法，将SPM2及其所有子文件夹添加到MATLAB的搜索途径中（1.点击file按钮，在下拉菜单选择set path2.在弹出的路径设置窗口点击"Add Folder"浏览并选择目标文件夹，eg:D:\spm2\3.点击save按钮4.点击close按钮,完成添加） 在打开SPM之前，应先确定默认变量的设置是否准确，具体做法如下：1.在matlab命令窗口输入“edit spm_defaults"打开spm_defaults.m文件2.查看defaults.analyze.flip条目，确认defaults.analyze.fip值是否为1，若不是，改成1 打开SPM：在matlab命令窗口输入“spm"回车后出现下面窗口，按黄色长方形覆盖的按钮，方可打开SPM软件（或者直接输入spm fmri即可打开）

静息态功能核磁共振发展及其应用

静息态功能核磁共振技术发展及其应用 一、什么是静息态功能核磁共振技术 （一）、功能磁共振技术及其原理 人脑是自然界进化最为复杂的产物，揭示脑的奥秘是当代自然科学面临的最重大的挑战之一。近年来随着脑成像技术及神经科学的发展，人们对脑的研究已不仅局限于解剖定位，更多的是对脑功能活动基本过程的深入研究。功能磁共振成像是90年代以后发展起来的一项新技术，它结合了功能、影像和解剖三方面的因素，是一种在活体人脑中定位各功能区的有效方法，它具有诸多优势，如无创伤性、无放射性、具有较高的时间和空间分辨率、可多次重复操作等，因此，功能磁共振成像(functional magnetic resonance imaging，fMRI )作为脑功能成像的首选方法已被较广泛应用。功能磁共振成像主要是基于血流的敏感性和血氧水平依赖性(blood oxygenation level dependent，BOLD )对比度增强原理进行成像。所谓血氧水平依赖性是指大脑皮层的微血管中的血氧浓度发生变化时，会引起局部磁场发生变化，从而引起核磁共振信号强度的变化。采用基于 BOLD的功能磁共振成像技术进行脑活动研究在近十年中得到了迅速的发展，BOLD f MRI以空间和时间分辨率均较高的优势,逐渐成为对活体脑功能生理、病理活动研究的重要手段之一。其无创性和可重复性使之在临床得以迅速而广泛的应用和认同功能磁共振检查方法对人体无福射损伤，并且其时间及空间分辨率较高，一次成像可同时获得解剖影像及功能影像。功能磁共振成像原理是通过磁共振信号检测顿脑内血氧饱和度及血流量，从而间接反映神经元的活动情况，达到功能成像的目的。BOLD 技术是功能磁共振成像的基础；神经元活动增强时，脑功能区皮层的血流量和氧交换増加，但与代谢耗氧量增加不成比例，超过细胞代谢所需的氧供应量，其结果可导致功能活动区血管活动氧合血红蛋白増高，脱氧血红蛋白相对减少。脱氧血红蛋白是顺磁性物质，其铁离子有４个不成对电子，磁矩较大，有明显的Ｔ２缩短效应。因此，脱氧血红蛋白减少，导致Ｔ２＊和Ｔ２弛豫时间延长，信号増高，使脑功能成像时功能活动去抑制的皮层表现为高信号。功能磁共振成像应用于人脑功能的研究，最常用的方法是利用各种刺激诱导局部脑组织血氧水平依赖信号发生变化，间接反映神经元的活动,这种方法被称为“事件相关功能性磁共振( event-related f MRI)”。

磁共振操作讲解

4.25 8:30 核磁共振室 1.简单讲述操作界面。 2.讲述skyra添加的特有静音序列，针对小孩及对噪音敏感的人。 3.头部各扫描序列的操作流程及注意事项。（平扫） 4.演示下肢血管的操作流程。（平扫） 5.3T出现ASR值高时的常规处理方法。 6.演示高清弥散与常规弥散的图像区别。 7.演示全脊柱的拼接及操作流程。（平扫） 8.演示心肌序列的常规扫描及注意事项。（平扫） 9.演示髋关节序列的常规操作。（平扫） 10.简单讲述脑脊液流速的操作序列及注意事项。（后处理未讲解） 11.简单提及面部神经与血管所使用的序列。（平扫） 4.26 9:00 核磁共振室 1.演示上肢部序列的常规操作流程及注意事项。（平扫） 2.演示Neck-soft常规扫描流程。（平扫） 3.多部位同时操作时常规注意事项。 4.自由操作头部及血管的常规扫描。 4.27 9:00 核磁共振室 1.演示膝关节扫描的常规流程及注意事项。（平扫）附带介绍下 T1...T2 Mapping的简单操作及应用。（非重点）

2.演示女性盆腔序列的常规操作流程。（平扫）在工程师指导下对女性盆腔进行手动操作演练。 3.演示髋关节序列常规操作序列的流程。（平扫）在工程师指导下常规练习。 4.演示腕关节专用线圈的使用及注意事项，常规序列扫描流程。（平扫） 5.演示踝关节专用线圈的使用，注意事项及常规序列扫描流程。（平扫） 4.28 9:00 核磁共振室 1.演示脑脊液流速序列的操作。 2.演示臂丛神经的常规操作序列及注意事项。（平扫） 3.演示泌尿系常规操作序列。（平扫） 4.演示Bold序列的使用方法。 5.演示肩关节的常规扫描及注意事项。（平扫） 4.29 9:00 核磁共振室 1.演示MRCP的常规操作流程及注意事项，并温故上肢部的序列扫描。 2.简述内牙序列的常规操作。 3.腹部及踝关节序列的指导下扫描训练。 4.演示PET-L2ke序列的扫描。 （高压注射器下午安装）

医学影像技术的后处理及在临床医学中的应用

医学影像的后处理及在临床应用中的技术研究技术报告医学影像的后处理及在临床应用中的技术研究课题组二Ο一三年十一月三十日 1 2012年3月至2013年7月，县人民医院、县精神病防治院联合在县第一人民医院开展了“医学影像的后处理及在临床应用中的技术研究”课题，经充分调查和认证，各种医学影像处理增强方法都有其优缺点，必须从成像目的、影像的特点和各种增强方法的自身特性出发，选择合适的增强方法，课题研究主要技术要点如下。一.调查论证医学影像技术是现代医学中重要的组成部分，并且已经成为医学技术中发展最快的领域之一。它主要包括医学成像显示技术、医学图像分析处理技术和医学图像压缩传输技术三个主要方向。它的主要作用是：采集病人身体病变部位的信息并存储为相应的图像，通过对这些图像信息作进一步的分析、诊断来更加清晰、详细地获得和掌握病人的病情，从而可以更好地

对病人开展进一步的治疗。保留的图像信息还可以作为日后诊断的参考。现代医学影像技术也已经使得远程医疗成为可能，极大地方便了病人和医生的沟通。 二、对比试验传统的医学成像技术是以物理学和现代电子计算机技术为基础的，就成像机理而论主要包括：投影X 射线成像、X 射线计算机断层成像、超声成像、放射性核素、磁共振成像、红外线成像等。随着计算机技术的进一步发展，基于全息摄影的三维成 2 像技术也得到日益广泛的应用，从而进一步提升了医学诊断技术的清晰性和准确性。以数字图像处理技术和计算机技术为依托，医学图像的分析和处理是医学影像技术中极为重要的一个环节，它是使医生获得病人病情可靠信息的重要保证，也是医生开展进一步治疗的必要条件。它对医学图像的分析处理主要包括：图像的预处理、特征提取、图像分割、图像配准、图像融合、纹理分析和伪彩色处理等。图像的压缩传输技术

图像处理在医学上的应用

数字图像处理在医学上的应用 徐胜632081101020 控制理论与控制工程 摘要: 本文介绍了数字图像处理技术在医学中的应用。并且举例采用显微光学放大系统及CCD数字图像采集系统拍摄人体微血管图像在对采集的图像进行二值化。图像处理技术也是医学影像学的重要组成部分，在人体信息可视化的基础上,进一步分析、识别、分割、理解、分类等,以便医生更加直观利用信息做出临床诊断。在医学教学、研究中具有广阔的应用价值。 关键词: 数字图像处理; 二值化; CCD数字图像采集; 1 引言 自伦琴1895年发现X射线以来,在医学领域可以用图像的形式揭示更多有用的医学信息,医学的诊断方式也发生了巨大的变化。随着科学技术的不断发展,现代医学已越来越离不开医学图像的信息处理, 医学图像在临床诊断、教学科研等方面有重要的作用。目前的医学图像主要包括CT (计算机断层扫描) 图像、MRI( 核磁共振)图像、B超扫描图像、数字X 光机图像、X 射线透视图像、各种电子内窥镜图像、显微镜下病理切片图像等。但是由于医学成像设备的成像机理、获取条件和显示设备等因素的限制, 使得人眼对某些图像很难直接做出准确的判断。计算机技术的应用可以改变这种状况，通过图像变换和增强技术来改善图像的清晰度, 突出重要的内容，抑制不重要的内容,以适应人眼的观察和机器的自动分析，这无疑大大提高了医生临床诊断的准确性和正确性。 数字图像处理的基本方法就是图像复原与图像增强。图像复原就是尽可能恢复原始图像的信息量,尽量保真。数字化的一个基本特征是它所固有的噪声。噪声可视为围绕真实值的随机波动, 是降低图像质量的主要因素。图像复原的一个基本问题就是消除噪声。图像增强就是通过利用人的视觉系统的生理特性更好地分辨图像细节。 与其他领域的应用相比较，医学影像等卫生领域信息更具独特性，医学图像较普通图像纹理更多，分辨率更高，相关性更大，存储空间要更大，并且为严格确保临床应用的可靠性，其压缩、分割等图像预处理、图像分析及图像理解等要求更高。医学图像处理跨计算机、数学、图形学、医学等多学科研究领域，医学图像处理技术包括图像变换、图像压缩、图像增强、图像平滑、边缘锐化、图像分割、图像识别、图像融合等等。 在此联系数字图像处理的相关理论知识和步骤设计规划系统采集和处理的具体流程同时充分考虑到图像采集设备的拍摄效果以及最终处理结果的准确性，例举了基于图像处理技术的人体手指甲襞处微血管管袢直径的测量方法。 2人体微血管显微图像的采集 人体微血管显微图像的采集采用了如图1所示的显微光学系统和图像采集系统主要由透镜模组滤镜模组光源系统电荷耦合器件以及图像采集卡等构成。

MRI数据预处理流程

MRI数据处理基本流程 由于MRI是断层扫描，耗费时间较长，患者在进行MRI扫描的时候不可避免的会头部挪动，导致照射出来的图像不能一一映射；不同人的头颅，脑部大小，形状都会有所差异，获得的MRI图像也千差万别，无法对其进行对比。所以我们就必须用一种算法将所有的MRI图像进行空间转换到一个比较标准的空间（目前使用较多的是被神经学家广泛认可的Talairach坐标系）将各个解剖结构一一对应后，再与标准化图谱或者不同个体之间相互比较（目前使用的是Talairach-Tournoux图谱） 本文使用的是SPM软件和MRIcro软件处理图像数据，将MRI图像进 行数据分析。 数据分析的基本流程： （1）数据预处理：○1图像格式转换○2slice timing获取时间校正○3realign头动校正○4Coregister不同成像方法间的图像融合○5nomalize 不同被试之间的图像标准化(归一化）○6smooth空间平滑《2 3 4统称图像的空间变换》 （2）模型构建与参数估计：○:1建立统计模型○2将数据应用于统计模型○3进行参数统计得到单个被试的结果，多个被试的组分析 数据预处理 SPM是一款以MATLAB为平台的软件，所以使用SPM前一定要安装MATLAB。打开MATLAB软件，界面如下：

1.图像格式转换。 在进行数据预处理第一步要先将图像格式转换成SPM可以识别的ANALYZE格式。转换之前先将原始数据放在MATLAB下面的mri image文件夹下，将路径设置成D：\MATLAB\work\mri image\ 设置过程如下： 点击红色方块所指的按钮，在弹出的窗口中选择工作路径，按确定按钮即可。 设置完工作路径后，利用如下方法，将SPM2及其所有子文件夹添加到MATLAB的搜索途径中（1.点击file按钮，在下拉菜单选择set path2.在弹出的路径设置窗口点击"Add Folder"浏览并选择目标文件夹，eg:D:\spm2\3.点击save按钮4.点击close按钮,完成添加） 在打开SPM之前，应先确定默认变量的设置是否准确，具体做法如下：1.在matlab命令窗口输入“edit spm_defaults"打开spm_defaults.m文件2.查看defaults.analyze.flip条目，确认defaults.analyze.fip值是否为1，若不是，改成1 打开SPM：在matlab命令窗口输入“spm"回车后出现下面窗口，按黄色长方形覆盖的按钮，方可打开SPM软件（或者直接输入spm fmri即可打开）

浅析医学图像后处理技术

浅析医学图像后处理技术 学号：072404 姓名：叶晨曦指导教师：霍妍 【摘要】：计算机技术的快速发展不但极大地改进了医学影像诊疗设备，而且也为其发展开辟了新地方向，如计算机在医学图像处理中的应用，采用多媒体及网络技术的医学影像工作站，实现数字传输为医生提供重要诊断及鉴别诊断信息，以及存储与通信系统。医学影像新技术的发展特点，主要体现在数字化、信息化、多功能化及宽频带化等方面的综合应用。医学影像的数字化处理，提高了工作效率和工作质量，使影像工作的应用得到质的飞跃。【Abstract】：The rapid development of computer technology has not only greatly improved the treatment of medical imaging equipment, but also opened up a new landmark for the development direction of the computer such as medical image processing, multimedia and network technology, medical imaging workstations, digital transmission for the doctor Provide important information on diagnosis and differential diagnosis, as well as storage and communications systems. Medical imaging features of the development of new technologies, mainly in digital, information-based, multi-functional and in areas such as broadband-integrated applications.The process of medical Imaging digital enhances the efficiency and quality of work, so that the application of the work of the images has been a qualitative leap. 【关键字】: 医学图像，后处理 【Key Words】：Medical images, post-processing 1、引言 随着数字化医院的建设，医院信息化的重要组成部分之一——医学影像信息处理系统（PACS）也进入了新的数字化、无胶片的时代。PACS的概念提出于20世纪80年代，由于数字化影像设备，如CT、MRI、DR的广泛使用和计算机技术、网络技术和数字图像处理技术的发展，使得PACS逐渐与其他系统互通信息，共同构成一个整体的医院信息系统。 随着医学影像的数字化，医学影像在数量和大小上的增加越来越有必要使用计算机来存储处理及分析这些图像，对它进行必要的图像处理。计算机在医学图像处理中的应用除了成像方面的应用外，在对图像的管理上也有重要作用。 总之，将计算机图像处理技术更好地应用医学成像已成为重要研究方向。当今影像医学新技术的发展特点，主要体现在数字化、多功能化、信息化、宽频带化等方面的综合应用。而数字化和信息化，因其可操作、可传输、直观、有效等特点，倍受因发现医务工作者的重视。 2、影像后处理的概念与意义。 目前医学医学影像检查手段如CT、MRI、DSA、SPECT、PET和超声等产生的数字化图像，经计算机技术对其进行再加工并从定性到定量对图像进行分析的过程称为医学图像后处理技术。 通过PACS处理，医生能快速的得到病人的医学影像信息。但由于检查设备成像、显示器的刷新率、场频及帧频等影响，以及人眼观察时的图像闪烁，都会给诊断带来不利。 为了给病人提供更准确的诊断结果，PACS工作站采集DICOM图像信息后，经影像后处理，可以对图像进行处理和分析，再以DICOM文件格式在网络中传输的，为医生提供诊断信息。经过医学影像处理后的图像，增强了图像的显示力，使医生能更准确、更方便的作出诊断，满足病人需求。在现代图像处理中，计算机有专门的显示存储区域，显示器上所显示的内容都可以找到相应的显存区域与之对应起来，而具体的如何显示出图像、图形或文字等，是由专门的视频处理硬件来完成。而以胶片为传媒介质的原模式就没有这些优势。 3、影像后处理的主要功能（种类）。

最全神经系统解剖图

最全神经系统解剖图！ 令狐采学 导读： 神经系统是人体内起主导作用的功能调节系统。人体的结构与功能均极为复杂，体内各器官、系统的功能和各种生理过程都不是各自孤立地进行，而是在神经系统的直接或间接调节控制下，互相联系、相互影响、密切配合，使人体成为一个完整统一的有机体，实现和维持正常的生命活动。 同时，人体又是生活在经常变化的环境中，神经系统能感受到外部环境的变化对体内各种功能不断进行迅速而完善的调整，使人体适应体内外环境的变化。可见，神经系统在人体生命活动中起着主导的调节作用，人类的神经系统高度发展，特别是大脑皮层不仅进化成为调节控制人体活动的最高中枢，而且进化成为能进行思维活动的器官。 因此，人类不但能适应环境，还能认识和改造世界。 神经系统由中枢部分及其外周部分所组成。 中枢部分包括脑和脊髓，分别位于颅腔和椎管内，两者在结构和功能上紧密联系，组成中枢神经系统。 神经系统是由脑、脊髓、脑神经、脊神经、和植物性神经，以及各种神经节组成。能协调体内各器官、各系统的活动，使之成为完整的一体，并与外界环境发生相互作用。

脑部 脑干脑室系统 大脑供血动脉3D扫描CT成像磁共振成像&人脑模型对比人脑区域图 神经分布图 小脑皮质结构 小脑 脑岛 基底核 海马和穹窿 各种剖面图 12对颅神经各自对应的脑区 形象记忆交感神经与副交感神经系统 几种常见致死性脑病的CT表现 脑损伤 不同部位脑病的瞳孔变化 常见的作用于中枢神经系统的药品 各种颅内出血 几种类型脑出血的CT表现 急性颅内高压所致脑疝的分型

颅顶层次面神经——一巴掌就能记住 神经病变时瞳孔对光的反射 脑脊液循环 动眼神经、滑车神经和外展神经损伤的鉴别 头痛困扰，你属于哪一种 脊柱 外周部分包括12对脑神经和31对脊神经，它们组成外周神经系统。外周神经分布于全身，把脑和脊髓与全身其他器官联系起来，使中枢神经系统既能感受内外环境的变化（通过传入神经传输感觉信息），又能调节体内各种功能（通过传出神经传达调节指令），以保证人体的完整统一及其对环境的适应。神经系统的基本结构和功能单位是神经元（神经细胞），而神经元的活动和信息在神经系统中的传输则表现为一定的生物电变化及其传播。

磁共振图像后处理算法设计matlab

地理与生物信息学院 2011 / 2012 学年第二学期 实验报告 课程名称：医学图像处理和成像技术实验名称：磁共振图像后处理算法设计 班级学号：B09090330 学生姓名：赵腾 指导教师: 戴修斌 日期：2012 年 5 月

一、实验题目：磁共振图像后处理算法设计 二、实验内容： 1.对图像进行去除噪声操作； 2.对图像进行灰度变换操作。 三、实验要求： 1．对图像进行去除噪声操作： ①对图像加入高斯噪声； ②使用中值滤波对图像进行去噪处理； ③模板尺寸设为5x5； ④图像边缘缺失部分使用对称方法补足。 2．对图像进行灰度变换操作： ①原图像范围[50 150]内的像素灰度值转成[10 250]范围； ②原图像范围[50 150]内的像素灰度值转成[20 200]范围。 四、实验过程： 1.对图像进行去除噪声处理： ①算法实现流程： I.载入实验图像，使用imread()指令。 II. 加入高斯噪声，使用imnoise()指令。 III. 对加入噪声的图像进行中值滤波，使用medfilt2()指令，选择模板尺寸为5×5。 IV. 显示出前后对比的图像。 ②实验代码： image=imread('4.bmp'); iptsetpref('ImshowBorder','tight'); %去边框 imshow(image,[]) A=imnoise(image,'gaussian',0,0.02); %加入高斯噪声 figure; imshow(A,[]); I=medfilt2(A,[5 5]); %中值滤波 figure; imshow(I,[]) ③运行结果：

MRI数据预处理流程资料讲解

Command Window ? x To fet ft art ed, select HATLAB HCp or Dgmow The element type "namr" must be terminated by Couilri not parse the ■file: d.: \matlab7\t oolboK\c ?数据处理基本流程 由于MRI是断层扫描，耗费时间较长，患者在进行MRI扫描的时候不可避免的会头部挪动，导致照射出来的图像不能一一映射；不同人的头颅，脑部大小, 形状都会有所差异，获得的MRI图像也千差万别，无法对其进行对比。所以我们就必须用一种算法将所有的MRI图像进行空间转换到一个比较标准的空间 （目前使用较多的是被神经学家广泛认可的Talairach坐标系）将各个解剖结 构一一对应后，再与标准化图谱或者不同个体之间相互比较（目前使用的是 Talairach-To urnoux 图谱） 本文使用的是SPM软件和MRIcro软件处理图像数据，将MRI图像进行数据分析。 数据分析的基本流程： （1）数据预处理：。图像格式转换C2 slice timing获取时间校正◎ realign头动校正C Coregister不同成像方法间的图像融合C5 nomalize不同被试之间的图像标准化（归一化）C smooth空间平滑《2 3 4统称图像的空间变换》 （2）模型构建与参数估计：C建立统计模型C2将数据应用于统计模型C3进行参数统计得到单个被试的结果，多个被试的组分析 数据预处理 SPM是一款以MATLAB为平台的软件，所以使用SPM前一定要安装MATLAB。 File Edit View Graphics Debug Desktop Windlow Help □ R 晶■宦EC 體当I D:lmatlab?\work 二二］阖Shortcuts E How to Add 0 What's New Stvt