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基于MATLAB的超声CT图像重建代码-Image-Reconstruction-from-multiple-OCT-Partial-...

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简介：
本项目基于MATLAB开发，旨在实现利用多源光学 coherence tomography (OCT) 数据进行超声计算机断层成像（超声CT）的图像重建。通过创新算法优化超声波数据处理和成像质量，为医学影像领域提供了一种新的研究工具和技术支持。 超声CT图像重建的MATLAB代码旨在从多个光学相干断层扫描（OCT）局部图像重建牙齿的3D图像。与X射线成像相比，虽然OCT具有更高的分辨率但穿透深度较浅，因此无法完全穿透牙齿以观察牙缝中的蛀牙。该项目的目标是从侧面拍摄的部分2D OCT图像中重构完整的三维结构。 内容包括： - composePath.m：自动组合路径以便加载由扫描仪生成的OCT图像堆栈。 - loadOCT.m：用于读取和处理这些图像的主要函数。 - preliminary.m：一个脚本，使用Tomlins博士（玛丽，SMD）提供的初步图像进行操作。 - reload_script.m：将数据重新导入MATLAB环境中的脚本段落件。 - saveAsPNGstack.m：把重建的体积图保存为PNG格式堆栈的功能代码。 - yStack.m：用于处理y轴方向上的OCT图像序列的数据预处理和分析工具。 - loadRotatingOCT.m: 修改自Tomlins博士提供的原始函数，用以加载沿z轴旋转采集的2D OCT切片组成的3D体积数据。 使用的图像是通过其他项目中采用的技术获取，并可用于比较效果。例如DiagnoCAM结果等。

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  • 基于MATLAB的超声CT图像重建代码-Image-Reconstruction-from-multiple-OCT-Partial-...
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    本项目基于MATLAB开发，旨在实现利用多源光学 coherence tomography (OCT) 数据进行超声计算机断层成像（超声CT）的图像重建。通过创新算法优化超声波数据处理和成像质量，为医学影像领域提供了一种新的研究工具和技术支持。 超声CT图像重建的MATLAB代码旨在从多个光学相干断层扫描（OCT）局部图像重建牙齿的3D图像。与X射线成像相比，虽然OCT具有更高的分辨率但穿透深度较浅，因此无法完全穿透牙齿以观察牙缝中的蛀牙。该项目的目标是从侧面拍摄的部分2D OCT图像中重构完整的三维结构。 内容包括： - composePath.m：自动组合路径以便加载由扫描仪生成的OCT图像堆栈。 - loadOCT.m：用于读取和处理这些图像的主要函数。 - preliminary.m：一个脚本，使用Tomlins博士（玛丽，SMD）提供的初步图像进行操作。 - reload_script.m：将数据重新导入MATLAB环境中的脚本段落件。 - saveAsPNGstack.m：把重建的体积图保存为PNG格式堆栈的功能代码。 - yStack.m：用于处理y轴方向上的OCT图像序列的数据预处理和分析工具。 - loadRotatingOCT.m: 修改自Tomlins博士提供的原始函数，用以加载沿z轴旋转采集的2D OCT切片组成的3D体积数据。 使用的图像是通过其他项目中采用的技术获取，并可用于比较效果。例如DiagnoCAM结果等。
     
  • 超声CT图像重建的MATLAB代码-GAN_models: GAN_models
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    GAN_models是用于超声CT图像重建的MATLAB代码库，应用生成对抗网络技术提高图像质量与细节，适用于医学影像分析和疾病诊断。 超声CT图像重建matlab代码GAN模型的相关研究主要集中在生成对抗网络（GAN）领域，并精选了详尽无遗的最新出版物和资源列表。背景方面，生成模型能够学习创建与给定数据相似的数据，其中最有前途的方法之一是生成对抗网络（GAN），这是无监督机器学习的一个分支，通过两个相互竞争的神经网络在零和游戏框架中实现。该方法最初是由Ian Goodfellow等人提出的。 自2014年推出以来，这个资料库旨在详细介绍生殖对抗网络领域的最新作品，并将不断更新以保持其时效性。欢迎捐款并提供反馈：如果您有任何建议（如缺少或有新论文、错别字等），请随时提出请求或开始讨论。 开幕刊物包括： - 生成对抗网络（GAN）（2014） - 自我注意生成对抗网络（SAGAN）（2018） 此外，根据Google学术搜索的引用量排序，以下是部分重要论文列表。
     
  • image-reconstruction-algorithms.rar_Matlab声成像与光声图像重建及光声成像算法
    优质
    本资源包提供了一系列用于声成像和光声成像的Matlab算法，包括图像重建技术。适用于医学影像分析、生物医学工程研究等领域的科研人员和技术爱好者。 本段落探讨了光声成像技术中的图像重建算法研究，并使用MATLAB作为开发工具。文章涵盖了大量相关的理论知识。
     
  • MATLAB中的CT图像重建代码
    优质
    本代码用于实现MATLAB环境下的计算机断层成像（CT）图像重建过程，涵盖数据采集、预处理及迭代算法等关键技术环节。 基于CT图像的体绘制三维重建的MATLAB代码非常方便且简单实用。
     
  • 基于MATLAB的CT图像重建SART算法代码
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    本项目提供了一种利用MATLAB实现的SART（Simultaneous Algebraic Reconstruction Technique）算法代码，用于计算机断层扫描(CT)图像的快速准确重建。该代码适用于医学影像处理和科研教学中的图像重建需求。 CT图像重建的经典SART算法适用于学习图像重建，适合新手使用。
     
  • 基于MATLAB的扇束CT图像FBP重建代码
    优质
    本项目提供了一套基于MATLAB实现的扇形束计算机断层成像（Fan-Beam CT）快速傅里叶投影（FBP）重建算法代码，旨在为科研与教学提供高效工具。 本段落讨论了使用MATLAB编写的扇束CT图像FBP算法代码，并包含了RL、SL和NEW滤波器。该代码可以用于分析不同滤波器对重建结果的影响。
     
  • CT图像重建MATLAB程序.rar_CT图像重建_Aspld_CT_MATLAB代码
    优质
    这段资源包含了用于CT图像重建的MATLAB程序代码，具体实现了Aspld算法。适合科研人员和学生学习及应用在医学成像领域中。 利用MATLAB实现CT图像的重建，包含多种方法如中心面片理论等。
     
  • CT图像重建的代码.rar_CT重建_图像重建_迭代算法_ct图像重建代码
    优质
    本资源包含用于CT图像重建的迭代算法代码，适用于医学影像处理领域。文件内提供详细的注释和示例数据，帮助用户快速上手实现高质量的CT图像重建。 CT图像重建代码包括直接滤波反投影、滤波反投影算法以及解析法的滤波反投影算法。此外还有迭代法主程序，其余部分则是调用函数。
     
  • CT图像重建的源代码
    优质
    本项目提供了一套用于CT图像重建的高效算法和源代码，包括前处理、核心重建及后处理模块，适用于科研与教学。 CT图像重建是医学成像领域中的关键技术之一，涉及计算机断层扫描（Computed Tomography, CT）设备如何从大量投影数据恢复出物体内部的二维或三维图像。本项目提供的ct图像重建源代码是一个适合初级学者学习和开发的实践平台，主要目标是通过模拟不同扫描线束对不同头模型进行图像重建。 CT扫描的工作原理基于X射线穿透性，当X射线穿过人体时，不同密度组织吸收辐射量各异。这些信息被探测器捕获并转换为电信号形成投影数据。图像重建则是将这些数据转化为高清晰度的横截面图像的过程。 源代码涵盖以下关键知识点： 1. **投影数据采集**：CT扫描首先获取的是物体各个角度下的投影数据，这部分涉及X射线发射模拟和不同角度下投影值计算。 2. **傅里叶变换**：在CT重建中常用的数学方法之一是傅里叶变换，它能将空间域图像转换到频率域处理。源代码可能包含离散或快速傅里叶变换的实现。 3. **滤波反投影法（Filtered Back Projection, FBP）**：这是最常用的方法，结合了傅里叶变换和滤波操作。源代码中应有滤波器的选择应用及反投影过程。 4. **迭代重建方法**：如代数重建技术（ART）、最大似然期望值最大化（ML-EM），能处理噪声减少伪影但计算复杂度较高，适合深入学习。 5. **头部模型**：源代码可能包含不同头模型的数据结构和加载方式，以模拟真实人体组织及结构。 6. **数据可视化**：重建图像需进行展示，涉及使用OpenCV或Matplotlib等库处理二值化、色彩映射技术。 通过此项目，学习者不仅能了解CT图像重建原理，还能提升编程技能，并理解不同组织对X射线吸收特性。
     
  • CT图像重建与投影的Matlab代码
    优质
    本项目包含一系列用于医学影像处理的Matlab程序，专注于CT图像的重建技术和投影分析。通过算法实现高精度、低剂量CT成像，为科研和临床应用提供强大工具。 这段文字描述的是一个非常有用的长程序，在研究生学习阶段会用到，并且由于其专业性很难找到类似的资源。