一名病人在核磁共振检查中佩戴了含金属核心的肛塞，未告知医生，导致受伤。她误以为肛塞是纯硅胶，准备起诉制造商。核磁共振强磁场不允许佩戴金属物品，可能影响检查质量。

本文介绍了多种基于深度学习的化学性质预测模型，如CheMixNet、卷积神经网络和深度内核学习。这些模型在分子结构、性质推断和NMR数据分类方面表现优异，显著提高了预测准确率，推动了药物发现和材料研究的发展。

本文探讨了人工智能在核磁共振（MRI）和正电子发射断层扫描（PET）中的应用，强调深度学习在改善图像质量、加速扫描和优化数据处理方面的作用。研究表明，人工智能技术在医学成像中具有显著潜力，能够提高诊断的准确性和效率。

通过沿用高阶无噪音 LVGHD（三维）均一化成训练数据的分量，实现了数据的复制与修复，有助于预测分化格里马右半球的单元。

本研究设计了一种算法，利用AI策略自动分析骨架蛋白NMR数据，解决蛋白质结构与功能的挑战。通过循环神经网络重建磁共振指纹，提升成像效率。Cloud-MRI系统结合云计算和AI技术，提高MRI数据处理的安全性和效率。CloudBrain-NMR平台简化了NMR数据处理流程，缩短计算时间。

使用KREED模型可以准确推断分子的三维结构，准确率超过98%。在实验测试中，KREED成功预测了25个案例的全原子三维结构。

研究提出了一个名为FetMRQC的开源机器学习框架，用于自动评估和控制胎儿脑MRI图像质量。该框架从原始解剖MRI中提取质量指标，并结合随机森林模型预测专家评分。该框架已经验证，可以泛化到未知数据，并具有可解释性。

By Long Luo 核磁共振原理 好多坑待填啊！ 参考文献：

抓了一个视频下来，图片版本见：[cref 307] (2008-11-27：由于老主机不支持视频播放，该链接已经失效) 视频1：传递函数设计器演示。实时

哈哈，看看我做的核磁共振图像重建的渲染，多亏我的8800GTS了，要不然还无法做得出来。目前还处在开发阶段，可实现实时任意切割，速度还可以优