matlab ART重建算法，该算法可用于CT图像重建或EST图像重建-Matlab ART reconstruction algorithm, which can be used for CT image reconstruction or image reconstruction EST

一款很好用的CT影像图片格式转换工具，虽为全英文版，但操作非常简单

针对现有方法在大量肺部数据中存在的检测肺结节效率不高及大量假阳性的问题，提出了一种基于端到端的二维全卷积对象定位网络(2D FCN)与三维立体式目标分类卷积神经网络(3D CNN)相结合的肺结节检测方法。首先采用2D全卷积神经网络对所有CT图像进行初步检测，快速识别和定位CT图像中的疑似结节区域，输出一张与原图尺寸相同且被标记好的图像。然后计算疑似结节区域的坐标，根据坐标值提取疑似结节的三维立体图像块训练构建的3D卷积神经网络框架。最后利用训练的3D模型对候选结节做二分类处理以去除假阳性。在LIDC-IDRI数据集上，结节初步检测召回率在平均每位患者为36.2个假阳性时可达98.2%;在假阳性去除之后，假阳性为1和4时分别达到了87.3%和97.0%的准确率。LIDC-IDRI数据库上的实验结果表明，所提方法对三维CT图像的肺结节检测具有更高的适用性，取得了较高的召回率和准确率，优于目前相关文献报道的方法。该框架易于扩展到其他3D医疗图像的目标检测任务中，对辅助医师诊治具有重要的应用价值。

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为研究岩石CT图像分割及量化方法,以识别岩石CT图像中的岩石区、损伤区及背景区为目的,提出了一种聚类算法与数字图像处理技术相结合的方法,该方法根据"物以类聚"的统计原理,按距离相近或相似程度对岩石CT图像中的像素进行标定,从而实现图像分割及量化。结果表明:该方法能够准确地对岩石CT图像中的不同区域进行分割并且实现了对损伤的量化表达;同时,对于结果不确定度影响的初始参数有完全的排异性,从而保证了结果的稳定性;将该算法与阈值分割法进行比较,该算法可避免人为选择阈值导致的误差,从而保证结果的可靠性。

选择不同的扫描线束对不同头模型进行图像重建，适合于初级学者开发学习。

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在计算机断层摄影（CT）成像的医学和工业应用中，受扫描环境和对患者施加过多X射线辐射的风险所限制，从有限的投影数据重建高质量的CT图像已成为热门话题。 在有限的扫描角度范围内进行X射线成像是一种有效的成像方式，可以减少对患者的辐射剂量。 由于此模式中可用的投影数据不完整，因此有限角度CT图像重建实际上是一个不适定的逆问题。 为了解决该问题，通过常规的滤波反投影（FBP）算法重建的图像经常在边缘附近产生明显的条纹伪影和逐渐变化的伪影。 基于总变化量最小化（TVM）的图像重建可以显着减少少数视图CT中的条纹伪影，但受限于有限角度CT中边缘附近的伪影逐渐变化。 为了抑制这种伪像，我们开发了一种基于l（0）梯度最小化的有限角度CT图像重建算法。 在已开发的重建模型框架内，将图像梯度的l（0）-范数作为正则化函数。 我们将优化问题转化为几个优化子问题，然后以交替迭代的方式解决了这些子问题。 进行了数值实验，以验证所开发算法的效率和可行性。 根据性能评估的峰峰值信噪比（PSNR）和归一化均方根距离（NRMSD）的统计分析结果，表明在不同扫描角度范围内，不同算法之间存在显着的统计学差异（p <0.0001） 。 从实验结果还表明，在同时抑制边缘附近的条纹伪影和逐渐变化的伪影方面，该算法优于传统的重建算法。

本数据集是一个癌症CT图像数据，包括69位不同的患者的475个病例的中等规模的CT影像和患者年龄。该数据是 TCGA-LUAD 肺癌CT影像数据库的一部分。