局部CT重建的MATLAB和Python代码及数据分享

简介：
本资源提供基于MATLAB和Python实现的医学图像处理中局部CT重建的源代码与相关实验数据，旨在促进科研人员的技术交流和项目开发。 毕业设计或小论文均可采用感兴趣区域CT重建技术来提高图像质量并简化处理过程。这种技术利用计算机断层扫描（CT）对特定的感兴趣区域（ROI）进行成像，从而减少辐射剂量及复杂度。 关键技术和步骤包括： - 确定感兴趣的区域：在执行CT扫描之前，需要确定具体的兴趣点，这通常基于临床需求或病变位置等。 - 选择合适的扫描参数：根据所选的兴趣区调整如辐射量、速度和层厚的设置以优化图像质量。 - 应用适合的重建算法：使用滤波反投影法或者迭代重建技术来处理特定区域的数据。 - 图像后期加工与改进：对生成后的影像进行去噪，增强对比度及几何校正等步骤以提升其质量和准确性。 - 临床应用：将优化完成的图像用于诊断和治疗计划中，为医生提供更详尽的信息支持。 该技术在医学成像领域具有重大意义，有助于精确地识别病变情况，并评估治疗方法的效果。同时还能降低辐射对患者的潜在影响。