Advertisement

CT重建算法、迭代重建算法及ART算法的实现(已验证可运行)

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
本项目实现了CT图像处理中的关键算法,包括传统的滤波反投影法和先进的迭代重建技术,并成功应用代数重建技术(ART)进行图像重建。所有代码均已调试通过并能正常运行。 CT重建算法包括迭代重建算法中的代数重建法(Algebra Reconstruction Technique, ART)。ART是由Gordon R.等人提出的经典方法之一,而Gilbert P.则提出了联合迭代重建技术(Simultaneous Iterative Reconstruction Technique, SIRT)。 一种改进的代数重建方法是SART (Simultaneous Algebraic Reconstruction Technique),它解决了传统ART算法中的一些问题。在传统的ART过程中,每次投影计算时修正值并不一致,在同一像素网格下穿过图像会引入模糊误差和噪声,并且需要较多迭代次数才能获得较好的重建效果,导致效率较低。 为了解决这些问题,Anderson和Kak于1984年提出了SART算法。该方法对于每个像素的处理是基于在同一投影角度内通过该像素的所有射线上的误差值之累加来完成的。这种技术实质上是对传统ART中的噪声进行了平滑处理,并因此能够得到更理想的重建结果。 此外,还有一种称为乘法代数重建方法(Multiplicative Algebraic Reconstruction Technique, MATR)的方法也被提出用于改进图像重建质量。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • CTART
    优质
    本项目实现了CT图像处理中的关键算法,包括传统的滤波反投影法和先进的迭代重建技术,并成功应用代数重建技术(ART)进行图像重建。所有代码均已调试通过并能正常运行。 CT重建算法包括迭代重建算法中的代数重建法(Algebra Reconstruction Technique, ART)。ART是由Gordon R.等人提出的经典方法之一,而Gilbert P.则提出了联合迭代重建技术(Simultaneous Iterative Reconstruction Technique, SIRT)。 一种改进的代数重建方法是SART (Simultaneous Algebraic Reconstruction Technique),它解决了传统ART算法中的一些问题。在传统的ART过程中,每次投影计算时修正值并不一致,在同一像素网格下穿过图像会引入模糊误差和噪声,并且需要较多迭代次数才能获得较好的重建效果,导致效率较低。 为了解决这些问题,Anderson和Kak于1984年提出了SART算法。该方法对于每个像素的处理是基于在同一投影角度内通过该像素的所有射线上的误差值之累加来完成的。这种技术实质上是对传统ART中的噪声进行了平滑处理,并因此能够得到更理想的重建结果。 此外,还有一种称为乘法代数重建方法(Multiplicative Algebraic Reconstruction Technique, MATR)的方法也被提出用于改进图像重建质量。
  • 基于ARTCT图像
    优质
    本研究探讨了利用ART(代数重建技术)算法进行计算机断层扫描(CT)图像重建的方法与效果,旨在优化成像质量及降低辐射剂量。 可实现CT重建的ART算法对于初步了解迭代算法很有帮助哦!
  • 基于CT图像ART
    优质
    本研究聚焦于改进基于CT图像的ART(Algebraic Reconstruction Technique)重建技术,提出一种新的迭代优化方法,有效提升图像质量和重建速度。 使用CT投影进行加性ART重建以恢复原始图像。
  • C++ CT
    优质
    本项目致力于通过C++编程语言实现计算机断层扫描(CT)图像重建的核心算法。利用先进的数学模型与优化技术,旨在提高图像质量及计算效率。 CT医学图像重建算法的C++实现。
  • 基于MATLABCTART和SART
    优质
    本研究利用MATLAB平台开发了CT图像重建中的ART(代数重建技术)与SART(逐行期望最大化代数重建技术)算法,通过对比分析优化了医学成像的质量和速度。 提供一个简单的MATLAB版本的CT重建ART(代数重建技术)和SART(统计性代数重建技术)算法示例,这些代码可以运行,并供自己查阅及与同学者参考。
  • 统计CT;ML-EMMatlab版本
    优质
    本项目研究并实现了统计迭代类CT图像重建技术中的ML-EM算法在MATLAB环境下的具体应用,通过代码模拟展示了该算法的工作流程与效果。 EM算法是一种用于求解含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计(MLE)或极大后验概率估计(MAP)的迭代优化方法。它被广泛应用于支持向量机、朴素贝叶斯、高斯混合模型、K均值聚类和隐马尔可夫模型等算法中进行参数估计。 在统计学领域,概率用于预测已知某些参数时的结果;而似然性则是在已知观测结果的情况下对事物的性质进行参数估计。EM算法与极大似然估计的前提相同:都需要假设数据总体分布,否则无法使用EM算法。 三硬币模型是一个典型的例子来说明EM算法的应用。假设有三个硬币A、B和C,它们正面出现的概率分别是π、p和q。实验过程是首先掷硬币A,根据其结果选择投掷硬币B或C(如果正面则选B,反面则选C),然后记录下所选取的那枚硬币的结果(正面为1,反面为0)。这个试验独立重复进行n次,并得到观测数据集。
  • CT:CTReconstruction
    优质
    CTReconstruction是一款专为医学影像领域设计的软件工具,采用先进的CT重建算法,能够快速准确地生成高质量的三维图像,帮助医生进行精准诊断。 CT重建注意事项:此代码不适用于商业或临床用途。用Python编写的CT重建算法将添加锥束重建、等角扇形束重建及空间扇形光束重建的前向投影代码(在GPU上由距离驱动)。背投功能(GPU上的距离驱动)也将被添加,螺旋重建算法和迭代重建算法也会加入,并参考光线驱动的前后投影方法。
  • 传统CTFBP码,直接
    优质
    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。