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马建提出的ct-算法用于重建,该算法被称为fdk重建算法。

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简介:
该文档详细阐述了由马建提出的ct-算法,并着重介绍了其用于重建过程中的fdk算法。具体而言,该算法旨在通过一套精心设计的步骤,对数据进行重新构建,从而提升重建的质量和效率。 这是一个关于ct-算法及其fdk重建算法的应用研究报告。

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  • FDKCT图像中-.pdf
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    本文探讨了FDK(傅立叶滑动切片)重建算法在计算机断层扫描(CT)成像技术中的应用,分析其优势与局限性,并提出改进方案。作者通过实验验证了该方法的有效性和精确度,为医学影像领域提供了重要的理论依据和技术支持。 ct-算法重建-马建-fdk重建算法.pdf 这篇文章主要讨论了FDK重建算法在CT图像处理中的应用和技术细节。文章详细介绍了该算法的工作原理及其在医学成像领域的实践价值,为相关研究者提供了宝贵的参考信息。
  • 多线程Mex FDK锥束CT:适WindowsFDK锥束CT多线程实现...
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    本项目提供了一种在Windows系统下高效执行FDK锥束CT图像重建的方法,通过多线程技术优化了Mex FDK算法,大大提升了计算效率和处理速度。 该软件包包含一个示例文件,演示了如何从加载的正弦图重建切片或完整体积的方法。其中包括一个用于预过滤的 MATLAB 函数以及一个执行反向投影的 MATLAB mex 文件。在使用前,请先通过提供的 compile.m 脚本编译 mex 文件。
  • CT:CTReconstruction
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    CTReconstruction是一款专为医学影像领域设计的软件工具,采用先进的CT重建算法,能够快速准确地生成高质量的三维图像,帮助医生进行精准诊断。 CT重建注意事项:此代码不适用于商业或临床用途。用Python编写的CT重建算法将添加锥束重建、等角扇形束重建及空间扇形光束重建的前向投影代码(在GPU上由距离驱动)。背投功能(GPU上的距离驱动)也将被添加,螺旋重建算法和迭代重建算法也会加入,并参考光线驱动的前后投影方法。
  • FDK三维图像
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    FDK算法是一种在计算机断层扫描(CT)中广泛应用的高精度锥束三维图像重建技术,由Feldkamp、Davis和Kress三位科学家共同提出。 主要用于在CT图像重建过程中处理锥束扫描下的图像重建问题。
  • MatlabFDK代码
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    本代码实现了一种基于Matlab环境下的FDK(Feldkamp, Davis, and Kress)算法,用于计算机断层扫描(CT)图像的快速和准确重建。适合研究与教学用途。 一个经典的锥束CT重建算法在许多商用CT系统上被广泛应用。
  • C++ 实现CT
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    本项目致力于通过C++编程语言实现计算机断层扫描(CT)图像重建的核心算法。利用先进的数学模型与优化技术,旨在提高图像质量及计算效率。 CT医学图像重建算法的C++实现。
  • MATLAB下SIRT CT
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    本研究在MATLAB环境下开发并优化了用于计算机断层扫描(CT)图像重建的SIRT算法,提升图像质量和重建效率。 基本的SIRT重建算法已经调试完毕并可以运行。目前实现得较为基础,如果有兴趣的话可以在现有基础上添加更多功能。欢迎交流讨论。
  • 扇形束CT
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    扇形束CT的重建算法是用于处理和解析由扇形束X射线源采集的数据的技术方法,旨在从不完整的投影数据中高效准确地重建出高质量的三维图像。 在扇形束CT成像几何中,滤波反投影算法的Matlab版本是一个重要的研究内容。
  • CBCT.zip_CBCT中FDK_锥束CT_反投影技术
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    本研究探讨了在CBCT成像中应用FDK算法进行图像重建的方法,重点分析了该算法在锥束CT重建过程中的性能及反投影技术的应用效果。 锥束CT的FDK重建算法的C#实现,包含并行处理功能。
  • CT、迭代及ART实现(已验证可运行)
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    本项目实现了CT图像处理中的关键算法,包括传统的滤波反投影法和先进的迭代重建技术,并成功应用代数重建技术(ART)进行图像重建。所有代码均已调试通过并能正常运行。 CT重建算法包括迭代重建算法中的代数重建法(Algebra Reconstruction Technique, ART)。ART是由Gordon R.等人提出的经典方法之一,而Gilbert P.则提出了联合迭代重建技术(Simultaneous Iterative Reconstruction Technique, SIRT)。 一种改进的代数重建方法是SART (Simultaneous Algebraic Reconstruction Technique),它解决了传统ART算法中的一些问题。在传统的ART过程中,每次投影计算时修正值并不一致,在同一像素网格下穿过图像会引入模糊误差和噪声,并且需要较多迭代次数才能获得较好的重建效果,导致效率较低。 为了解决这些问题,Anderson和Kak于1984年提出了SART算法。该方法对于每个像素的处理是基于在同一投影角度内通过该像素的所有射线上的误差值之累加来完成的。这种技术实质上是对传统ART中的噪声进行了平滑处理,并因此能够得到更理想的重建结果。 此外,还有一种称为乘法代数重建方法(Multiplicative Algebraic Reconstruction Technique, MATR)的方法也被提出用于改进图像重建质量。