医学影像学Medical Imaging，是研究借助于某种介质（如X射线、电磁场、超声波等）与人体相互作用，把人体内部组织器官结构、密度以影像方式表现出来，供诊断医师根据影像提供的信息进行判断，从而对人体健康状况进行评价的一门科学，包括医学成像系统和医学图像处理两方面相对独立的研究方向。
仪器主要包括X光成像仪器、CT(普通CT、螺旋CT）、正子扫描(PET)、超声（分B超、彩色多普勒超声、心脏彩超、三维彩超）、核磁共振成像（MRI）、心电图仪器、脑电图仪器等。
课程设置包括：（1）主干学科：基础医学、临床医学、医学影像学.（2）主要课程：物理学、电子学基础、计算机原理与接口、影像设备结构与维修、医学成像技术、摄影学、人体解剖学、诊断学、内科学、影像诊断学、影像物理、超声诊断、放射诊断、核素诊断、介入放射学、核医学、医学影像解剖学、肿瘤放疗治疗学、B超诊断学。
是原始空间，图像没有做任何变换时就是在原始空间。在这个空间中图像的维度、原点、voxel size等都是不同的，
不同被试的图像之间不具有可比性，计算出来的任何特征都不能进行统计分析，或是用于机器学习。所以必须对所有
被试的图像进行配准标准化到同一个模板上，这样所有被试的维度、原点、voxel size就一样了。使用MNI标准模板，
就表示把图像转换至MNI空间了。一般而言MNI模板是最常用的，研究的比较多。标准空间的图像也是指MNI空间的
图像。Talairach空间和MNI空间的坐标有对应的关系，很多软件都提供这个功能，比如Mricron、REST等。Talairach
解析：脑成像数据主要有DTI、FMRI、3D三种模态。其中，DTI，3DT1是三维数据，FMRI是四维数据。
的国际标准（ISO 12052）。它定义了质量能满足临床需要的可用于数据交换的医学图像格式。DICOM被广泛应用于
放射医疗，心血管成像以及放射诊疗诊断设备（X射线，CT，核磁共振，超声等），并且在眼科和牙科等其它医学领
域得到越来越深入广泛的应用。在数以万计的在用医学成像设备中，DICOM是部署最为广泛的医疗信息标准之一。当
前大约有百亿级符合DICOM标准的医学图像用于临床使用。
5. 原子（原子核，电子），原子核（质子，中子）
解析：氢原子模型：电中性的原子含有一个正价的质子与一个负价的电子，被库仑定律束缚于原子核。质子和电子都
是构成物质的基本粒子。任何物质都是由原子构成的，而原子可以看作一个模型：原子核和绕原子核运动的电子。原
子核可以进一步分为质子和中子。电子带负电荷，质量非常小。质子带正电荷，其质量和中子的质量大致相等。
6. 轨道磁矩和自旋磁矩
解析：在原子中，电子因绕原子核运动而具有轨道磁矩；电子因自旋具有自旋磁矩；原子核、质子、中子以及其它基
本粒子也都具有各自的自旋磁矩。这些对研究原子能级的精细结构，磁场中的塞曼效应以及磁共振等有重要意义，也
表明各种基本粒子具有复杂的结构。
解析：磁化强度（M）是描述磁介质磁化状态的物理量。在国际单位制中，M的单位为安培/米。定义为媒质微小体元
ΔV内的全部分子磁矩矢量和与ΔV之比。即对于顺磁与抗磁介质，无外加磁场时，M恒为零；存在外加磁场时，如右所示：。
（1）抗磁性物质的磁化强度的大小与外磁场的大小成正比，但是方向与外磁场方向相反。
（2）顺磁性物质的磁化强度的大小与外磁场的大小成正比，而且方向与外磁场方向相同。
（3）结构图像：空间分辨率相对很高。
（4）功能图像：时间分辨率相对很高。
解析：K空间的数据分布实际上是图像空间中数据的二维傅立叶变换结果。K空间中的数据点和图像空间中的数据点并
不是一一对应的。一个K空间中的数据点对应了图像空间中所有数据点的一部分信息。事实上，K空间中的数据正是图
像空间中的数据作二维傅立叶变换的结果，也就是说，我们的“大脑图像”可以被看作是由一系列频率、相位、方向各
异的二维正弦波叠加而成的，而K空间的数据正表示了图像的正弦波组成。因此，为了理解如何从K空间中的数据变换
得到图像空间中的数据，必须首先理解傅立叶变换。
（1）MRI扫的是大脑的结构图像，也叫T1权重图像。它有着很高的空间分辨率，可以从中看到非常清晰的解剖结
构，也可以从中区分出各种不同的组织。
（2）fMRI往往用于研究大脑的具体功能，扫出来的是功能图像，也叫做T2*权重图像。虽然它的空间分辨率比较低，
但是时间分辨率很高，可以在很短的时间内扫出一叠功能图像。这样就可以研究实验操作究竟是如何影响大脑的MRI
解析：有氧血红蛋白是抗磁性（Diamagnetic）的，脱氧血红蛋白是顺磁性（Paramagnetic）的。fMRI（T2*权重）
正是利用了血红蛋白在这两种状态下不同的磁性性质，顺磁性的脱氧血红蛋白可以增强MR的原磁场。当它的含量下
降时，BOLD fMRI信号会跟着上升。脱氧血红蛋白上升，会导致信号的下降，因为它会干扰主磁场，导致信号的衰减
14. 现代神经影像学技术
解析：脑电图（EEG）；单光子发射体层成像（SPECT）；正电子发射型计算机断层显像（PET）；功能性磁共振
图（ECoG）。其中应用最为广泛的是fMRI和PET。
解析：Analyze格式储存的每组数据组包含2个文件，一个为数据文件，其扩展名为.img，包含二进制的图像资料；另
外一个为头文件，扩展名为.hdr，包含图像的元数据。在fMRI的早期，Analyze格式最常用的格式，但现在逐渐被
解析：标准NIfTI图像的扩展名是.nii，包含了头文件及图像资料。由于NIfTI格式和Analyze格式的关系，因此NIfTI格式
也可使用独立的图像文件（.img）和头文件（.hdr）。单独的.nii格式文件的优势就是可以用标准的压缩软件（如
gzip），而且一些分析软件包（比如FSL）可以直接读取和写入压缩的.nii文件（扩展名为.nii.gz）。
说明：Nilearn是一个将机器学习、模式识别、多变量分析等技术应用于神经影像数据的应用中，能完成多体素模式分
析（MVPA:Mutli-Voxel Pattern Analysis）、解码、模型预测、构造功能连接、脑区分割、构造连接体等功能。一般
用于处理功能磁共振图像（FMRI）、静息状态（resting-state），或者基于体素的形态学分析（VBM）。对于机器学
习专家来说，Nilearn的价值体现在特定领域特定工程的构造，也就是将神经影像数据表达成为非常适合于统计学习的
18. 可获取的三种磁共振信号
（1）自由感应衰减信号（FID）：一般不用FID信号来重建图像，因为信号的较大幅度部分被掩盖在90度射频内；线
圈发射和接受通路之间来不及切换。
（2）自旋回波信号（SE）：较为常用的也是最早用以进行磁共振图像重建的信号，只是需要多施加一次1800RF脉
（3）梯度回波信号（GrE）：较新的可大大缩减磁共振扫面时间的用以重建图像的信号，又称场回波。
说明：MPRAGE即快速梯度回波成像。
解析：fMRI数据分析之所以复杂是由许多因素造成的：第一，数据容易受到许多伪迹的影响，比如头动。第二，数据
中存在许多变异来源，包括个体间差异以及个体内不同时间的变异。第三，数据的维度很大，对许多惯于分析小型数
据的科学工作者们来说存在许多挑战。fMRI数据分析的主要步骤分别对应于解决上述这些问题。如下所示：
（1）质量控制：确保数据不被伪迹破坏。
（2）扭曲校正：校正fMRI图像经常发生的空间扭曲失真。
（3）头动校正：校正头动，将扫描的时间序列图像重新对准。
（4）层间时间校正：校正图像不同层之间的时间差异。
（5）空间标准化：将不同个体的数据对准到一个通用空间结构上，使得所有数据可以合并进行组分析。
（6）空间平滑：有意模糊数据以降低噪声。
（7）时间过滤：在时间维度上过滤数据，以去除低频噪声。
（8）统计建模：将统计模型拟合到观测数据，以估计任务或刺激引起的响应。
（9）统计推断：估计结果的统计显著性，对在整个大脑中进行的大量统计检验进行校正。
（10）可视化：对结果进行可视化，并估计效应量。
21. 神经元与神经系统
解析：神经元，又称神经原或神经细胞，是构成神经系统结构和功能的基本单位。神经元是具有长突起的细胞，它由
细胞体和细胞突起构成。神经系统是机体内对生理功能活动的调节起主导作用的系统，主要由神经组织组成，分为中
枢神经系统和周围神经系统两大部分。中枢神经系统又包括脑和脊髓，周围神经系统包括脑神经和脊神经。
22. 基于MRI标准坐标空间的三个主要坐标轴示意图
解析：在用于神经成像数据的标准空间中，X代表左/右；Y代表前/后；Z代表上/下。在数据矩阵中，一个特定的体素
可以被标记为[Xvox, Yvox, Zvox]，通过这三个维度的坐标就可以确定体素的位置。如下所示：
解析：使用SPM进行数据处理前，必须先将其它档案格式转换成spm可以读取的Analyze档案格式，包含.img档和.hdr
[1] 南方医科大学：
[2] 南方医科大学精品课程"医学影像学"：
[4] 西安交通大学精品课程"医学影像学"：
[5] 中山大学精品课程"放射诊断学/医学影像学"：
[7] 唐都医院放射治疗科学科专业网站：
[8] 天津医科大学医学影像诊断学：
[9] 南方医科大学医学影像学：
[10] 医学影像学：
[11] 医学影像学课程：
[12] 中山大学医学影像学：
[13] 复旦大学医学影像学精品课程：
[15] 杭州师范大学精品课程"医学影像学"：
[16] 脑成像数据的格式转换：
