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含有三维锥束CT(CBCT)投影反投影FDK MLEM重建的源代码及MATLAB示例

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简介：
本资源包含基于MATLAB实现的三维锥束CT（CBCT）图像重建算法，包括FDK与MLEM两种方法，并提供详细的代码和实例。 提供用于三维锥束CT（CBCT）投影、反投影FDK及MLEM重建的源代码和Matlab示例。

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  • 含有三维锥束CT(CBCT)投影反投影FDK MLEM重建的源代码及MATLAB示例
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    本资源包含基于MATLAB实现的三维锥束CT（CBCT）图像重建算法，包括FDK与MLEM两种方法，并提供详细的代码和实例。 提供用于三维锥束CT（CBCT）投影、反投影FDK及MLEM重建的源代码和Matlab示例。
     
  • Matlab 中的三维锥束CT (CBCT) 投影及 FBP 和 MLEM 重建方法
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    本研究探讨了在MATLAB环境下实现三维锥束计算机断层扫描（CBCT）投影技术，并比较了滤波反投影(FBP)和最大期望似然估计(MLEM)两种图像重建算法的性能。 Matlab 三维锥束CT (CBCT) 中的滤波反投影（FBP）与最大似然期望最大化（MLEM）方法的应用包括：demo1 进行测量的投影，demo2 使用滤波反投影 FBP 解析重建，以及 demo3 利用最大似然期望最大化 MLEM 方法进行迭代重建。
     
  • CBCT.zip_CBCT中的FDK算法_锥束CT重建_反投影技术
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    本研究探讨了在CBCT成像中应用FDK算法进行图像重建的方法，重点分析了该算法在锥束CT重建过程中的性能及反投影技术的应用效果。 锥束CT的FDK重建算法的C#实现，包含并行处理功能。
     
  • 基于MATLAB的三维锥束CT反投影滤波重建程序
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    本简介介绍了一套基于MATLAB开发的三维锥束计算机断层扫描（CBCT）反投影滤波重建算法。此程序能够高效、精确地实现医学影像中的三维图像重建，为科研和临床应用提供有力工具。 FDK进行锥束CT重建程序包括滤波和反投影两个步骤。
     
  • 3D CBCT投影与反投影(FDK)方法
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    简介：本研究探讨了3D CBCT成像技术中的FDK算法，该算法通过精确的投影和反投影过程实现高质量的三维重建，广泛应用于医疗影像领域。 利用MATLAB进行FDK算法重建的过程可以分为三个主要步骤：首先是对投影数据进行加权处理；接着对加权后的数据执行滤波操作；最后一步是将滤波后的数据反投影，从而得到最终的重建结果。
     
  • CT重建的MATLAB代码 - CTReconstruction: 使用反投影、滤波反投影和卷积反投影进行CT图像重建的MATLAB代码
    优质
    本项目提供了一套用于计算机断层扫描（CT）图像重建的MATLAB代码，涵盖了反投影、滤波反投影及卷积反投影等核心算法。适用于科研与教学用途。 这段文字描述了使用Matlab代码进行CT图像重建的过程，包括应用反投影、滤波反投影和卷积反投影方法。
     
  • 有关投影及反投影的MATLAB代码
    优质
    本项目提供一系列用于处理投影与反投影操作的MATLAB代码，适用于图像重建、计算机断层扫描（CT）等领域。包含详细的注释和示例数据集以帮助用户快速上手。 关于在MATLAB代码中使用投影与反投影的示例供参考，谢谢。
     
  • CT反投影重建方法
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    CT反投影重建方法是一种计算机断层扫描图像重建技术，通过将采集到的投影数据进行反向处理，以精确还原被检测物体内部结构的三维图像。这种方法在医学成像和工业无损检测中广泛应用，为疾病的早期诊断及材料分析提供重要依据。 功能描述：直接反投影法 输入参数： - sinogram：正弦图坐标系统数据 - thetas：角度分辨向量 输出参数： - image：重建图像
     
  • CT滤波反投影与直接反投影重建比较
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    本文探讨了CT图像重建中常用的两种算法——滤波反投影法和直接反投影法之间的差异及各自的优缺点。通过对比分析，旨在为临床应用提供指导建议。 该作业是使用MATLAB编写的一个CT重建算法练习。主要调用系统函数[R,xp] = radon(I,theta); 来计算正向投影，并通过两种不同的插值方法实现直接反投影和滤波反投影，最终的脚本实现了不同数量投影下的重建效果。此项目适合初学者调试学习，帮助直观了解各种算法以及不同数量的投影数据如何影响结果。实验中使用的phantom是一个圆形图像。这是我在CMU课程作业的一部分，并包含源代码和文档。
     
  • CT滤波反投影与直接反投影重建比较
    优质
    本文对比分析了CT成像技术中常用的两种图像重建方法——滤波反投影法和直接反投影法，探讨其优缺点及适用场景。 本作业是针对CT重建算法初学者设计的调试学习项目。通过调用MATLAB系统函数 `[R,xp] = radon(I,theta);` 计算正向投影，然后采用两种不同的插值方法实现直接反投影和滤波反投影技术。整个脚本实现了三种不同数量的投影数据重建效果，并使用一个圆形phantom作为测试对象。该项目旨在直观展示不同算法及不同数量的投影对重建结果的影响。