CT图像重建

MATLAB实现CT图像重建程序

MATLAB编写的CT图像重建程序提供了一种高效的图像处理方案。此程序不仅仅是MATLAB代码，还包含了详细的实验报告模板，帮助用户深入理解和应用。使用这一程序，研究人员和工程师能够快速重建CT扫描图像，以获得精确的医学图像数据。

Matlab 0 2024-08-12

CT扫描图像重建算法比较与优化

使用Matlab系统函数调用投影算法[R, xp] = radon(I, theta)，实现直接反投影和滤波反投影两种不同插值方法的比较。脚本展示了不同投影数量对重建效果的影响，适合CT重建算法初学者学习调试。该项目源于CMU的课程作业，提供了包括源码和文档在内的完整内容。

Matlab 2 2024-07-19

使用深度卷积神经网络进行太赫兹CT图像重建的方法

在太赫兹CT图像重建中，我们采用深度卷积神经网络（CNN）来改进Radon变换，提高图像质量。我们利用UNet架构解决成像逆问题，训练数据集包括500张随机大小和位置的椭圆图像。与传统的FBP不同，我们研究了使用GAN进行CT重建的可行性。我们的目标是通过端到端的神经网络实现太赫兹CT成像的直接重建。

Matlab 0 2024-08-19

CT图像处理代码从CT数据提取2D图像并合成X射线图像

使用Visual Studio 2012平台上的OpenCV3.0库，本程序能从3D CT数据中提取任意角度和位置的2D切片图像，并将这些图像合成类似X射线的2D图像。安装OpenCV库的详细步骤包括下载和设置环境变量，然后在Visual Studio中创建新项目并配置解决方案平台，选择x86或x64平台进行设置。项目属性需设置Opencv包含目录和库目录，以及添加Opencv库依赖项。

Matlab 2 2024-07-31

CT重建算法探索滤波反投影与直接反投影对比

在CT重建领域，我们使用Matlab系统函数进行投影算法调用，通过不同插值方法实现了直接反投影和滤波反投影两种算法。我们展示了在不同投影个数下的三种重建效果，适合初学者学习调试。这些算法让您可以直观地了解不同投影个数对重建结果的影响。

Matlab 1 2024-07-29

CT重建中的直接反投影和滤波反投影算法比较

在CT重建过程中，我们使用了两种不同的插值方法来实现直接反投影和滤波反投影。这两种方法通过调用MATLAB系统函数进行投影算法[R, xp] = radon(I, theta)，最终实现了三种不同投影个数下的重建效果。这个脚本特别适合CT重建算法的初学者进行调试学习，帮助他们直观地了解不同算法和不同投影个数所产生的不同重建结果。phantom图像是一个圆形，这个项目是我在CMU课程作业中完成的，包含源码和文档。

Matlab 3 2024-07-30

使用MATLAB进行CT图像肾脏分割初探

MATLAB可用于初学者对CT图像中的肾脏部分进行提取和分割。这为初学者提供了了解肾脏分割基本信息的机会。

Matlab 0 2024-08-26

MATLAB脑部CT和MRI图像合成模型代码

这是用于脑部CT和MRI图像基于模型合成的MATLAB代码。通过此代码，可以根据给定的MR（T1w、T2w、PDw）和CT扫描，合成缺失的模态。代码基于SPM12软件包（及其MB工具箱），无需先行处理，完全无监督训练。如果您认为此代码有用，请在参考部分引用出处。

Matlab 0 2024-09-01

MATLAB利用相位和幅度谱进行图像重建

在MATLAB中，首先导入图像并进行傅里叶变换。接着，根据图像的相位谱和幅度谱分别重建图像，这一过程主要用于分析和提取这些谱中包含的信息。

Matlab 0 2024-08-11

Matlab下CT和MR图像融合的研究与实现

研究了在Matlab环境下如何实现CT和MR图像的融合。研究包括图像的分解、融合系数的应用以及重构和显示过程。

Matlab 0 2024-08-10