Diff5T：基于 5.0 特斯拉 K 空间和空间数据的人脑扩散 MRI 基准
图像与视频处理
2024-12-10 v1 计算机视觉与模式识别
医学物理
摘要
扩散磁共振成像（dMRI）为人脑的微观结构和连接组织提供了关键见解。然而，目前缺乏包含原始 K 空间数据且具有高场次的开放获取数据集，以支持高级研究。为填补这一空白，我们引入了 Diff5T，这是一个首个综合性的 5.0 特斯拉扩散 MRI 数据集，聚焦于人脑。该数据集包括原始 K 空间数据和重建扩散图像，使用多种成像协议获取。Diff5T 旨在支持创新方法在信噪比校正、图像重建、图像预处理、扩散建模和 tractography 等方面的开发和基准测试。该数据集涵盖广泛的扩散参数，包括多个 b 值和梯度方向，允许进行大规模研究以探索人脑的微观结构和连接性。凭借其开放获取性和详细基准测试，Diff5T 为推动人脑图谱研究提供了宝贵资源，促进了可重复性，并促进了神经科学和医学成像社区之间的合作。
引用
@article{arxiv.2412.06666,
title = {Diff5T: Benchmarking Human Brain Diffusion MRI with an Extensive 5.0 Tesla K-Space and Spatial Dataset},
author = {Shanshan Wang and Shoujun Yu and Jian Cheng and Sen Jia and Changjun Tie and Jiayu Zhu and Haohao Peng and Yijing Dong and Jianzhong He and Fan Zhang and Yaowen Xing and Xiuqin Jia and Qi Yang and Qiyuan Tian and Hua Guo and Guobin Li and Hairong Zheng},
journal= {arXiv preprint arXiv:2412.06666},
year = {2024}
}
备注
19 pages, 4 figures, 1 table