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缘起与简介

我是一名复合背景的研究人员，目前分别从事浙江大学医学院神经生物学领域的研究工作，以及中国科学院大学微电子学与固体电子学领域的研究。我的主要研究方向以数据驱动的医学研究为核心，涉及人工智能在临床医学中的应用、脑卒中神经生物机制与预后、帕金森病的影像学鉴别等。

在研究生阶段，我曾经历了化学、光电、物理等多个领域的学习与探索，最终决定将研究重点转向医学领域。尽管未能完成北大博士的求学目标，但这段经历却让我积累了宝贵的科研经验。

暂别影像组学，开启新篇章

我的科研轨迹并非一成不变。在完成影像组学研究后，我决定逆向操作，转向核磁共振影像处理领域。从fMRI到dMRI，再到radiomics，这一转变不仅拓宽了我的研究视野，也为后续的研究工作奠定了坚实的基础。

视频内容设计与特点

在设计视频内容时，我始终坚持以人为本的原则，力求让观众能够轻松理解复杂的技术内容。视频内容主要围绕以下几个方面展开：

可能用到的软件

在进行扩散核磁共振数据分析时，我会主要使用以下软件工具：

• fsl
• ants
• mrtrix3
• afni
• TORTOISE
• python

扩散核磁共振基础知识

核磁共振技术的核心原理是探究人体中水分子的运动情况。水分子的运动状态可以反映人体组织的生理和病理变化。

扩散核磁共振的本质

扩散核磁共振实际上是通过观察水分子的扩散行为来获取组织信息的。具体来说：

通过分析不同组织中水分子的扩散特性，我们可以评估组织的健康状态，并发现潜在的生理或病理变化。例如，正常成人脑中的ADC（水 diffusion coefficient）值如下：

• 白质：0.84 ± 0.11 × 10⁻³ mm²/s
• 皮质：0.75 ± 0.16 × 10⁻³ mm²/s
• 丘脑：0.83 ± 0.14 × 10⁻³ mm²/s

通过对这些数据的分析，我们可以更深入地理解脑部路径生理状态的变化。