CT图像重建

当前话题为您枚举了最新的 CT图像重建。在这里,您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具,帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表,快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题,无论您是初学者还是有经验的开发者,都能找到有价值的信息。

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。
CT图像重建软件包用于执行CT图像重建任务的功能集-Matlab开发
这个软件包包括多种执行CT图像重建任务的函数,如Radon变换、简单反投影、空间域中的卷积滤波反投影、2D傅立叶变换滤波反投影,以及中心切片定理滤波反投影。其中的myCtReconstruction函数提供即开即用的功能,并使用Matlab的Shepp Logan Phantom进行演示。用户也可以通过参数运行myCtReconstruction函数来执行自定义数据集上的图像重建。
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。
超声CT图像重建GAN模型的Matlab代码
生成对抗网络(GAN)在超声CT图像重建中具有重要应用价值。这种模型能够有效学习和重建医学图像,为医疗影像处理领域带来了新的突破。GAN模型的引入,标志着超声CT图像重建技术迈向了一个新的阶段。
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。
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。
CT环去除滤波器实现MATLAB mex函数滤除重建图像中的环伪影
这是F. Brun等人提出的环去除滤波器的一个实现(包含演示图像)。该方法提供了一种在重建的断层扫描图像中去除环形伪影的有效改进方法,具体见其论文《CT环去除(Brun et al., 2009)》,IFMBE Proceedings, 25(4):926-929。
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。
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。
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。