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基于深度学习的FBP重建算法的Matlab代码

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简介：
本项目提供了一套基于深度学习技术优化滤波反投影（FBP）算法的MATLAB实现代码，旨在提升医学影像重建的质量和速度。 用于CT重建的Matlab代码结合了深度学习算法和滤波反投影算法。

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  • 基于深度学习的FBP重建算法的Matlab代码
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    本项目提供了一套基于深度学习技术优化滤波反投影（FBP）算法的MATLAB实现代码，旨在提升医学影像重建的质量和速度。 用于CT重建的Matlab代码结合了深度学习算法和滤波反投影算法。
     
  • 基于MATLAB的扇束CT图像FBP重建代码
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    本项目提供了一套基于MATLAB实现的扇形束计算机断层成像（Fan-Beam CT）快速傅里叶投影（FBP）重建算法代码，旨在为科研与教学提供高效工具。 本段落讨论了使用MATLAB编写的扇束CT图像FBP算法代码，并包含了RL、SL和NEW滤波器。该代码可以用于分析不同滤波器对重建结果的影响。
     
  • 关于深度学习CT重建算法的技术文档
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    本技术文档深入探讨了深度学习在计算机断层扫描（CT）图像重建中的应用，详细介绍了相关算法原理、优化方法及实验结果分析。 深度学习CT重建技术文档目录 一． 稀疏角度U-net+传统重建算法去伪影 1.1 U-net+FBP 1.2 U-net+ART 1.3 U-net+SART 1.4 U-net+ML-EM 1.5 U-net+OSEM 二． 稀疏角度U-net+mSTCT去伪影 三． U-net替代STCT逆希尔伯特变换 3.1 五段直线扫描分别训练模型 3.1.1 STCT相关算法 3.1.2 利用U-net代替五段直线扫描分别进行模型训练 3.2 五段直线扫描合并训练模型 3.3 两种方法结果对比 四． 算法改进与提升 4.1 增加掩膜 五． 附件 本小节中，前三种算法属于代数类重建算法，而后两种为统计迭代类算法。所有这些算法均已在MATLAB环境中复现。然而，由于需要结合U-net（Python环境）进行伪影去除，在前三种方法上使用的是ASTRA工具包的Python版本来生成稀疏角度数据；而对于后两者，则采用相应的方法实现。
     
  • 基于Matlab的DBP、FBP、CBP平行束投影重建算法实现
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    本研究在MATLAB环境下实现了DBP（解析法）、FBP（滤波反投影）和CBP（迭代卷积反投影）三种算法，用于医学成像中的平行束投影图像重建。 版本：matlab2019a 领域：图像重建 内容：使用Matlab实现DBP、FBP、CBP平行束投影重建算法 适合人群：本科及硕士等教研学习使用
     
  • 基于Matlab的FDK重建算法代码
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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。
     
  • 基于MATLAB的深度学习算法实现.zip
    优质
    本资源为一个使用MATLAB实现深度学习算法的项目文件集合，涵盖神经网络设计、训练及测试等内容。适合科研与教育用途。 matlab实现的深度学习算法.zip
     
  • 传统CT重建的FBP算法代码，可直接运行
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    这是一段用于实现传统计算机断层扫描（CT）图像重建功能的FBP算法代码。用户可以下载并直接在相关环境中运行，适用于科研和教学用途。 MATLAB提供了大量函数来方便地完成FBP算法的实现。 1. FBP算法原理：中心切片定理（CST）指出，原数据投影的一维傅立叶变换等于该原始数据的二维傅立叶变换。 经过以下步骤应该能够得到原始图像： - 投影 - 一维傅里叶变换 - 滤波 - 二维傅里叶反变换 2. 投影相关知识： 2.1 正投影：对每一根通过像素的射线进行积分，所得值作为该角度下的权值。 对一组数据P执行Radon变换（即做正投影），会得到两个结果[R, xp] = radon(P,theta)： - xp表示的是投影线条的数量 - R则是对应于每个xp在指定的theta角下进行线积分后的数值，也就是权值。 2.2 反投影：反投影过程是利用上面正投影得到的R权值，将这些R值重新投射回xy坐标系中。 如果一个点(x, y)满足 x*cos(theta) + y*sin(theta) = R，则说明该点位于某条特定角度theta下的投影线上。
     
  • 基于深度学习的单张图像三维重建方法.pdf
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    本论文提出了一种创新的深度学习框架，专门用于从单幅图片中高效准确地重建物体或场景的三维模型。通过优化神经网络架构和数据增强技术的应用，该研究在提升重建精度与细节方面取得了显著进展，为计算机视觉领域提供了有价值的解决方案和技术参考。 本段落探讨了基于深度学习的单幅图像三维重建算法，并旨在解决计算机视觉领域的难题之一——通过一张图片构建具有精确几何结构模型的技术问题。当前主要采用多目图像来实现三维重建，但这种方法较为复杂，相比之下，使用单一图像进行重建更便于在移动设备上应用。 首先，本段落对现有单幅图像三维重建的研究进行了回顾，并深入分析了四种基于不同表达方式的算法：3D-R2N2（体素表示）、PSGN（点云表示）、Pixel2Mesh（单片网格）以及AtlasNet（多片网格）。通过对比实验研究，文章探讨了解决不同类型任务时选择合适输出模型的方法。 尽管这类方法具有输入简单、适合移动设备等优点，但也面临诸多挑战。例如图像本身的特性问题、重建准确性的问题、地面模糊性及类别间的差异等。针对这些问题，本段落特别关注了体素表示和点云表示的算法，并探讨了解决信息稀疏性和计算复杂度的方法。 此外，论文还研究了一种基于网格表达方法来克服传统深度学习模型在图像到网格转换或渲染时遇到的问题（如离散操作阻碍反向传播）。然而，这些技术也存在一定的局限性，比如复杂的计算过程和缺乏精细的几何形状等。 总的来说，本段落通过对基于体素、点云及网格表示的单幅图像三维重建算法的研究，为解决计算机视觉中的挑战提供了新的视角，并推动了相关领域的发展。
     
  • Matlab中的深度学习代码
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    本资源介绍如何在MATLAB中编写和实现深度学习程序，适用于初学者入门及进阶实践者参考。 Hinton的论文代码注解包含两个部分的Matlab示例代码： 1. 减少数据维度的方法：使用神经网络（Reducing the Dimensionality of data with neural networks） - ministdeepauto.m - backprop.m - rbmhidlinear.m 2. 深度信念网快速学习算法 (A fast learing algorithm for deep belief net) - mnistclassify.m - backpropclassfy.m