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CT基本重建算法：提供计算机断层扫描图像重建过程的函数，展示其基本原理（matlab开发）。

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简介：
该函数展示了计算机断层扫描图像重建的根基性原理，着重阐述了反向投影法，以及 Ramlak 滤波器和迭代重建技术的滤波反向投影方法。此外，该函数还提供了用于将图像转换成氢空间（singoram）的相应功能。

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  • CT基础重建算法：展示计算机断层扫描图像重建基本原理的MATLAB函数
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    本项目提供一系列MATLAB函数，用于演示和实现CT图像的基础重建算法。通过这些工具，用户可以深入理解计算机断层扫描成像的基本原理和技术细节。 演示计算机断层扫描图像重建的基本原理的函数包括反向投影、使用 Ramlak 滤波器以及迭代重建的滤波反向投影方法。此外，还包含用于创建 singoram（即将图像转换为氡空间）的函数。
     
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  • 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。
     
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    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。
     
  • 图像重建展示（GUI）：基于滤波反投影的图像重建-MATLAB开发
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    本项目使用MATLAB实现基于滤波反投影算法的医学影像重建，并提供图形用户界面(GUI)以增强用户体验和操作便捷性。适合于科研与教学用途。 使用滤波反投影的医学图像重建方法及相应的MATLAB代码（包含GUI界面）以及4个用于测试/演示的正弦图。此项目可用于比较不同数量的投影、过滤器和插值方法的效果，适用于实验室研究。
     
  • 基于MATLAB的光学相干断层扫描图像重建与光谱分析代码开发
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    本项目致力于使用MATLAB开发一套针对光学相干断层扫描(OCT)技术的图像重建及光谱数据分析工具。通过该套程序，能够有效处理OCT数据，进行精确的图像重构，并对获取的数据实施深入的光谱学分析，为生物医学研究和临床应用提供强有力的技术支持。 该代码用于光谱域光学相干断层扫描（OCT）图像的重建及光谱分析，并作为我们称为MOZART的OCT分子成像平台的一部分使用。此代码旨在读取Thorlabs OCT设备生成的原始干涉图，其中SW版本4的效果最佳，但也支持对一些特定变化进行处理的版本3数据。它能够将这些原始干涉图转换为2D、3D或散斑方差形式下的OCT图像，并提供额外的功能： - 计算归一化的散斑方差（用于血管检测） - 基于双波段光谱分析计算色散补偿 - 绘制光谱对比度图表 - 创建结合了OCT图像、光谱分析和散斑方差的综合图像 此外，该代码支持创建更多种类的图像及执行更复杂的分析。此代码被用于发表在《科学报告》2016年的论文“具有皮摩尔灵敏度的对比增强光学相干断层扫描，用于功能性体内成像”，作者包括O Liba、ED SoRelle、D Sen和A de La Zerda。 如果您使用了我们的代码，请引用上述提及的研究文献。
     
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