“MATLAB提供了矩阵操作和可视化能力的结合，这是我们成像工作的关键。”
Daniel Sodickson博士，以色列Deaconess Medical Center
医生依靠MR（磁共振）扫描来获取人体内部的高质量图像。目前的MR扫描方法可以是耗时的并且产生不明确的图像，特别是在心脏MRI（磁共振成像）和其他患者必须屏住呼吸的扫描。
贝斯以色列女执事医疗中心(Beth Israel Deaconess Medical Center)开发的一种名为SMASH的成像技术，提高了磁共振扫描的速度和准确性。SMASH使用射频(RF)探测器排列在患者周围，同时访问多个图像组件，使医生能够检查以前不清楚的区域。
贝丝以色列使用matlab，这图像处理工具箱以及其他Mathworks产品在整个粉碎过程下载188bet金宝搏中。“Matlab提供了矩阵操作和可视化能力的组合，这些功能是我们的成像工作的关键，”贝特以色列专业中心医疗中心的生物医学影像学研究实验室董事Daniel Sodickson博士说。
贝丝以色列的研究人员出发了一种安全，有效的方法来提高MRI分辨率和速度。以前，MR信号一次获取一个点和一行，每行数据都需要单独应用磁场梯度和RF脉冲。因此，成像速度受到传统扫描仪技术的最大场切换速率的限制。
Sodickson博士理论为如果以并行而不是顺序地获得信号，可以加速MR成像。这种方法将涉及布置多个RF检测器，以便立即获得许多数据线。研究人员需要确定使用哪些探测器以及在哪里放置它们。然后，它们需要从MR扫描仪中提取原始信息，将数据与不同的检测器组合，并重建加速图像。
Beth Israel团队在MATLAB中开发了子程序来测试他们的SMASH理论。Sodickson说:“在MATLAB中使用线性代数算法使我们能够非常快速地可视化成像过程。”“对我们来说，分解转换并查看每个中间步骤的能力是MATLAB更吸引人的特性之一。”
他们开始模拟这些数据，即通过将来自扫描仪的原始数据转换为频率分量，通过将来自MR机器的数据从MR机器获得了标准的RF检测器。它们开发了子程序来根据探测器创建的灵敏度模式来修改频率数据。
然后他们使用简单的MATLAB算法重建他们的第一张加速图像。“当我们开始可视化这些图像时，图像处理工具箱非常方便，”Sodickson说。“我喜欢接触低级数据和数学。我们不只是在处理图像，还可以进入中间步骤，甚至可以看到我们在生成图像的过程中对数据做了什么。”
利用MATLAB，研究人员开发了一个GUI，让用户模拟不同的探测器布置、几何形状和配置。他们还使用MATLAB构建了其他程序和图形用户界面来重建临床图像，让临床医生以各种方式对成堆的图像进行比较。临床医生还可以改变图像的对比度和亮度——这对核磁共振放射科医生来说是至关重要的一步。
SMASH成像技术已被证明对心脏MRI特别有用，因为快速的心脏和呼吸运动会使成像复杂化。SMASH减少了图像采集时间，最大限度地减少了运动的模糊效果。
研究人员计划使用MATLAB编译器开发并行成像软件的独立版本，以便在临床工作站上运行。
更快，更丰富的MR Scans．到目前为止，粉碎成像已经为大多数MR扫描提供了两到五倍的图像采集速度增加，并给予临床医生以前无法获得的信息。例如，它们现在可以采取更快的快速跳动的心脏来检测冠状动脉疾病。
能够尝试新方法．“我们的一些发现已经被Matlab调解，”Sodickson说。“Matlab不仅仅是我们的实施工具。可视化数学的能力帮助我们开发了新的重建算法和方法。”
减少编程时间．“MathWorks工具为我们节省了大量的开发时间，”Sodickson说。“如果没有MATLAB，我们将不得不手动编写C或c++代码，并使用单独的产品进行可视化。下载188bet金宝搏我们可能需要雇佣其他人来做一些工作。习惯于用C语言编程的人可以用MATLAB编程，只需要做一小部分工作。”
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