CT系统

在正方形托盘上放置两个均匀固体介质组成的标定模板，模板的几何信息如图2所示，相应的数据文件见附件1。每一点的数值反映了该点的吸收强度，即“吸收率”。对应于该模板的接收信息见附件2。根据这一模板及其接收信息，确定CT系统旋转中心在正方形托盘中的位置、探测器单元之间的距离以及使用的X射线的180个扫描方向。数学建模通过数学语言和方法模拟现实世界问题，解决实际问题，包括CT系统的核心参数标定。旋转中心的位置可通过分析接收信息的变化规律确定，探测器单元间的距离则通过分析信号差异推算，X射线扫描方向通常按等间距角度确定。使用标定参数进行未知介质重构，涉及反投影算法如滤波反投影法(FBP)或迭代重建方法。

此代码涵盖了CT图像重建的各个方面，包括滤波反投影和迭代重建等技术。

CT 重建的 MATLAB 代码，挺适合你这种喜欢钻研图像算法的人。代码结构清晰，功能分块做得还不错：从数据读取、预、重建、后到图像显示都安排得妥妥的。用的是Radon 变换，配上常见的FBP或者ART、MLEM这类迭代方法，跑起来还蛮稳定的。 MATLAB 的fft2、ifft2这些函数在里面用得挺多，代码里也贴心配了几个滤波器的实现，比如Hamming和Shepp-Logan。如果你对图像质量要求高，稍微改改滤波器参数就行。响应也快，适合做算法原型。 需要注意一点，循环结构比较密集，尤其是用ART那块，for和while控制的更新迭代逻辑最好理清楚，不然容易卡逻辑。你可以从程序-改过文件入

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。

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。

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。

适用于天堂2 CT2.3 版本的 SQL Server 2005 数据库，用户名：gamma，密码：lineage2pwd。

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。

基于matlab的fbp算法程序，对于 CT 成像技术来说，是个挺实用的工具。它采用了经典的滤波反投影算法，效果蛮不错的，适合在 CT 图像重建的场景下使用。你只需要了解一些基础的matlab语法，整个程序就能轻松上手。还有，如果你想更深入了解 CT 成像技术，也可以参考相关的资源链接，里面有不少有价值的资料。，如果你做 CT 图像，试试这个程序，会让你的工作更高效哦。