NeuTomPy工具箱 NeuTomPy工具箱是用于层析数据处理和重建的Python软件包。 这样的工具箱包括预处理算法，伪影去除和广泛的迭代重建方法以及“滤波反投影”算法。 NeuTomPy工具箱最初是为中子断层扫描术设计的，旨在满足用户和研究人员比较最新的重建方法并为其数据选择最佳数据处理工作流程的需求。 特征 TIFF和FITS文件以及图像堆栈的读写器 通过剂量校正，旋转轴倾斜校正，环形滤波器，异常值去除，光束硬化校正进行数据归一化 由提供支持的多种重建算法：FBP，SIRT，SART，ART，CGLS，NN-FBP，MR-FBP 多种指标的图像质量评估 安装 NeuTomPy工具箱支持Linux ， Windows和Mac OS 64位操作系统。 首先，使用Python 3.6安装 python环境，然后将其激活： conda create -n ntp_env pyth

2012年Science上最新的关于光声成像的综述，非常不错

作者曾经在西门子医疗工作16年，此书为第三版，为英文版。

注意：ASTRA层析成像工具箱现在托管在http://www.astra-toolbox.com/上。ASTRA层析成像工具箱是基于ASTRA-Vision联合开发的用于2D和3D层析成像的高性能GPU原语的MATLAB工具箱。阿姆斯特丹安特卫普大学和CWI实验室研究组。 它支持2D平行和扇形几何，以及3D平行和锥形束。 它们都具有高度灵活的源/检测器定位。 大量2D和3D算法可用，包括FBP，SIRT，SART，CGLS。 基本的向前和向后投影操作都是GPU加速的，可以直接从MATLAB调用以启用构建新算法的功能。

基于图优化技术，提出了一种新颖的视网膜内层自动分割方法。光学相干断层扫描（OCT）图像中十个视网膜层的11个边界得到了准确，快速和可靠的量化。代替考虑单个像素的强度或梯度特征，所提出的方法着重于整个基于边缘的图像提示。该图像表示为一个完整的加权图，其中连接的组件为节点。基于所连接组件的梯度和空间距离信息以及亲和度矩阵对每个节点进行排名。在三个阶段的项目中有效地进行了细分，以提取11个边界。在来自两个不同数据库的64个OCT图像上对分割算法进行了评估，并将其与两个独立观察者的手动跟踪进行了比较。它在平均无符号边界误差和平均有符号边界误差方面显示出令人鼓舞的结果。

idl代码与Matlab 3D断层扫描到网络 该项目导入水凝胶颗粒的层析切片，使用分水岭分割对其进行分离和标记，并跟踪接触和变形以获取力网络和织物信息。 这段代码是用Matlab编写的。 如有疑问，请通过以下方式与我联系 文件“ raw_input_image.jpg”显示了我们系统的典型光学切片，其中包含来自散射的噪声和线条伪影。 Matlab代码的第一部分将导入这些图像，并使用FFT过滤器分别对其进行过滤，最终结果是二进制化的图像“ filtered_binary_image.jpg”。 可选地，非本地均值滤波器可以很好地平滑图像噪声。 可以在其他Matlab存储库中找到此类过滤器。 该代码为每个重建的粒子输出粒子文件，包括粒子的质心和表面体素。 代码的后半部分使用此信息使用接触力学从接触区域计算粒子接触（重叠）和相应的接触网络（织物张量）和应力张量。 要获取粒子轨迹（时间序列数据），可以使用粒子跟踪代码，例如John Crocker，David Grier和Eric Weeks开发的代码：

断层扫描可视化仪 层析成像的简单示例。 演示可以在上

OpenEIT仪表板 生物医学成像以前很昂贵，几乎无法破解和试验。 如果有更多的人进行实验并了解成像的工作原理，我们可以更快地将其向前发展，并使这些变革性技术对所有人开放。 OpenEIT（EIT用于电阻抗层析成像）使用与CATSCAN相同的层析成像重建技术，使用非电离交流电流来重建任何导电材料（例如，肺部，手臂或头部）的图像。 PCB只有2英寸见方的正方形，带有蓝牙，使之成为进行生物医学成像的便携式且易于破解的方式！ WINDOWS用户注意事项 SPECTRA使用FTDI芯片通过UART进行通信。 VCP FTDI驱动程序未预安装在Windows上（但已安装在所有其他操作系统上）。 如果您运行的是Windows计算机，则应按照以下说明安装FTDI驱动程序，然后再继续进行仪表板安装： : 如何安装python仪表板。 要求 Python 3.6.7 安装 pip install -r

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