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CT重建技术Matlab代码 - 3D剂量分布Matlab: 3D_Dose_Distribution_Matlab...

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简介:
这段简介描述了一个使用MATLAB编写的程序,专注于通过计算机断层扫描(CT)重建技术来模拟和分析三维空间中的剂量分布情况。该工具能够为放射治疗等领域提供精确的剂量计算与评估。 “main.m”脚本用于读取dicom文件(RTDose、CT图像)并在3D坐标系上进行可视化。数字图1展示了在三维坐标系统中的RTDose的可视化,而图2则显示了兆电压光子束百分比深度剂量(PDD)的三维视图。 我是元重天博士,在综合项目医学物理实验室工作,该实验室隶属于成均馆大学三星高级健康科学技术研究所(SAIHST)。我在延世大学获得信息与通信工程系学士学位,并在该校放射科学系完成了学业。自2014年起,我一直在三星医疗中心担任医学物理师职位。在此之前,我还曾在国家癌症中心从事计算机视觉相关研究工作(3D体积重建和跟踪),以及在Vatech视觉研究中心进行CT图像重建的研究。 我的兴趣领域包括医学物理学中的蒙特卡罗模拟及质量保证工具的开发,还有机器学习的应用等。 我在三星医疗中心的工作地址位于韩国首尔市江南区宜山洞81号路(06351)。

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客服
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  • CTMatlab - 3DMatlab: 3D_Dose_Distribution_Matlab...
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    这段简介描述了一个使用MATLAB编写的程序,专注于通过计算机断层扫描(CT)重建技术来模拟和分析三维空间中的剂量分布情况。该工具能够为放射治疗等领域提供精确的剂量计算与评估。 “main.m”脚本用于读取dicom文件(RTDose、CT图像)并在3D坐标系上进行可视化。数字图1展示了在三维坐标系统中的RTDose的可视化,而图2则显示了兆电压光子束百分比深度剂量(PDD)的三维视图。 我是元重天博士,在综合项目医学物理实验室工作,该实验室隶属于成均馆大学三星高级健康科学技术研究所(SAIHST)。我在延世大学获得信息与通信工程系学士学位,并在该校放射科学系完成了学业。自2014年起,我一直在三星医疗中心担任医学物理师职位。在此之前,我还曾在国家癌症中心从事计算机视觉相关研究工作(3D体积重建和跟踪),以及在Vatech视觉研究中心进行CT图像重建的研究。 我的兴趣领域包括医学物理学中的蒙特卡罗模拟及质量保证工具的开发,还有机器学习的应用等。 我在三星医疗中心的工作地址位于韩国首尔市江南区宜山洞81号路(06351)。
  • CTMATLAB
    优质
    这段MATLAB代码旨在实现医学影像中的CT图像重建技术,通过算法处理和转换原始数据,以生成高质量的三维或二维CT影像。 Matlab重建效果非常好,值得一看。
  • MATLAB中的CT图像
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    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。
  • 颅脑CT
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    颅脑CT重建技术是一种先进的医学影像处理方法,通过对原始数据进行三维重建和模拟操作,为医生提供清晰、准确的颅脑解剖结构图像,有助于更精确地诊断和治疗神经系统疾病。 使用了10张脑部CT图像和MATLAB脚本段落件来生成三维图像。
  • CT三维
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    CT三维重建技术是一种通过计算机断层扫描获取人体内部结构数据,并利用软件将其转化为三维图像的技术,广泛应用于医学诊断和手术规划中。 使用MATLAB实现三维重建,但速度较慢。直接打开MATLAB运行即可。
  • 利用MATLAB进行CT
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    本项目提供了一套基于MATLAB实现的计算机断层扫描(CT)图像重建算法的源代码。通过详细的注释和说明文档,帮助用户理解并优化CT数据处理流程。 CT重建实验包含相关图表,并已准备好运行。
  • 3D CT图像实现
    优质
    本项目致力于实现基于Python的医学影像处理程序,通过算法将原始3D CT扫描数据转化为清晰、易于分析的图像,助力医疗诊断。 可以从二维图片进行三维建模,实现从二维到三维的转换。
  • CT图像MATLAB程序.rar_CT图像_Aspld_CT_MATLAB
    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图像与投影的Matlab
    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。
  • CT去噪与文件
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    本项目提供了一套用于处理低剂量CT扫描图像的去噪代码和相关文件。通过先进的算法优化,有效降低辐射剂量对成像质量的影响,提升医疗诊断的准确性和安全性。 低剂量CT去噪可以通过多种方法实现,包括基于模型的方法如局部一致的非局部方式(LC-NLM)用于有效降噪、高斯混合马尔可夫随机场在迭代重建中的应用以及区分学习的方法等。卷积神经网络也是常用的工具之一,在ISBI 2016上展示了一种使用条件生成对抗网络进行低剂量CT去噪的技术,即SAGAN方法。此外,还有利用深度卷积神经网络结合方向小波变换的KAIST-Net用于重建超低剂量图像,并将其转换为“虚拟”高剂量CT图像;以及RED-CNN,这是一种带残差编码器-解码器结构的小剂量CT去噪方案。 另外,KSAERecon是通过训练先验知识进行低剂量迭代CT重建的方法。PWLS-ULTRA则是一种结合聚类和学习的高效方法,用于3D CT图像在低剂量条件下的高质量重建。