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CT重建图像中环状伪影的消除方法

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简介：
本文探讨了在计算机断层扫描（CT）成像过程中出现的环状伪影问题，并提出了一种有效的去除算法。通过实验验证，该方法能够显著提高图像质量，为临床诊断提供更准确的信息。 上海联影申请了一项关于CT重建图像中去除环状伪影的方法的专利。

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  • CT重建图像中环状伪影的消除方法
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    本文探讨了在计算机断层扫描（CT）成像过程中出现的环状伪影问题，并提出了一种有效的去除算法。通过实验验证，该方法能够显著提高图像质量，为临床诊断提供更准确的信息。 上海联影申请了一项关于CT重建图像中去除环状伪影的方法的专利。
     
  • CT 环去除（Brun et al., 2009）：使用 MATLAB mex 函数滤除重建 CT 图像中的环形伪影 - matlab相关...
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    本文介绍了一种利用MATLAB mex函数开发的方法，旨在有效移除计算机断层扫描(CT)图像中由各种因素引起的环状伪影，改善了影像质量。该方法基于Brun等人在2009年的研究工作，通过精确的算法和高效的编程实现，在医学影像处理领域具有重要应用价值。 F. Brun等人提出了一种改进的方法来去除环形伪影，在重建断层扫描图像中的应用。这种方法的实现包括演示图像。（参考文献：一种在重建断层扫描图像中去除环形伪影的改进方法, 2009年，IFMBE Proceedings, 25(4):926-929）。
     
  • CT图像重建的ART算法与Matlab图像投影方法_tomotool.zip
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    本资源包提供了基于MATLAB实现的CT图像重建技术，包括基本的ART（代数重建技术）算法和图像投影方法。适用于医学影像处理研究及教学应用。下载后请解压查看详细内容与代码示例。 CT图像重建算法的实现包括ART算法和FBP滤波反投影算法，可以得出清晰的人头模型图像。
     
  • 基于直接反投影的CT图像重建方法
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    本研究探讨了一种基于直接反投影的计算机断层扫描(CT)图像重建技术，该方法能有效提升图像质量及重建速度。 使用MATLAB实现了CT数据的获取，并采用直接反投影法进行CT图像重建。
     
  • CT影像重建.rar
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    本资源为“CT影像重建”相关资料，包含了CT图像处理与三维重建的技术介绍及应用实例，适合医学影像专业学习和研究使用。 本段落件包含反投影重建（包括直接反投影、RL反投影、SL反投影）及中心面片法重建CT图像的代码。将文件添加到MATLAB运行路径后，打开main_program.m文件即可运行并查看反投影重建结果；若需查看中心面片法的结果，则可打开slice.m文件进行运行。
     
  • CT反投影重建方法
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    CT反投影重建方法是一种计算机断层扫描图像重建技术，通过将采集到的投影数据进行反向处理，以精确还原被检测物体内部结构的三维图像。这种方法在医学成像和工业无损检测中广泛应用，为疾病的早期诊断及材料分析提供重要依据。 功能描述：直接反投影法 输入参数： - sinogram：正弦图坐标系统数据 - thetas：角度分辨向量 输出参数： - image：重建图像
     
  • X-CT投影的重建方法
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    本研究探讨了X-CT投影数据的高效准确重建技术，包括算法优化与图像质量提升策略，旨在推动医学影像分析和诊断领域的进步。 清华大学研究生医学成像系统课程的期末大作业。
     
  • 基于径向中值滤波的CT环形伪影去除算法
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    本研究提出了一种新的CT图像处理方法——径向中值滤波算法，专门用于有效消除CT扫描中的环形伪影，提升医学影像质量。 在医学成像领域内，计算机断层扫描（CT）技术被广泛使用以生成人体内部的三维图像。然而，由于硬件问题、数据采集不准确或重建算法缺陷的影响，CT图像中常常会出现环形伪影。这些伪影会降低图像质量，并可能干扰医生对疾病的诊断。 “CT_Ring_artifacts_removal”项目旨在解决这一挑战，它采用了一种带有径向中值滤波的算法来消除这些伪影。首先我们需要理解什么是环形伪影：在CT扫描过程中，当X射线探测器单元响应不均匀或数据采集出现偏差时，在图像上会出现环状亮度异常的现象。这种现象会降低图像清晰度，并可能使医生难以准确识别病灶。 接下来我们探讨径向中值滤波器的工作原理。该方法通过选取每个像素的邻域内沿径线方向的一系列像素值并求取这些值的中位数作为新的像素值，从而有效去除环形伪影等异常噪声，并保持图像边缘信息不受影响。在MATLAB环境中实现这一算法时，首先需要加载CT图像数据并进行预处理（如归一化和灰度调整）。然后应用径向中值滤波器，在定义好自适应的滤波核大小与步长后对每个像素执行操作，并通过循环结构完成整个图像的过滤过程。最后将经过处理后的图像显示出来，以便于比较原始图象并评估伪影去除效果。 项目可能涉及以下步骤： 1. 使用`imread`函数读取CT图像。 2. 进行必要的预处理（如归一化和灰度调整）。 3. 定义径向中值滤波器的自定义函数。 4. 通过循环结构将该算法应用于整个图像，并进行索引操作以完成每个像素的操作过程。 5. 使用`imshow`函数展示原始与过滤后的CT图像。 此外，可以对代码和参数进行多次调整优化，确保最佳伪影去除效果。同时结合其他去噪技术（如双边滤波或非局部均值滤波）进一步提升图像质量。“CT_Ring_artifacts_removal”项目提供了一种实用的MATLAB实现方案，利用径向中值滤波有效地清除CT图像中的环形伪影，从而提高了医学诊断的质量和准确性。通过灵活调整代码参数以适应不同设备与数据的特点，“CT_Ring_artifacts_removal”对医学成像领域内的研究具有重要参考价值。
     
  • CT影像重建实例
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    本实例集展示了多种CT影像重建技术的应用案例，涵盖医学诊断中的常见问题与解决方案，旨在提升图像质量及临床应用效果。 基于C++编写的CT图像重建示例包括了CT的原始数据。
     
  • CT影像重建代码
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    本项目提供一套高效准确的CT影像重建算法源代码，适用于医学成像领域，帮助研究人员及工程师快速实现高质量图像重建。 CT图像重建的MATLAB代码可以根据自己设计的问题进行调整和使用。