该程序加载30张或更少的DICOM格式图片，裁剪用户定义的区域，在定义的图片中，在所有加载的文件中定位该区域并代表所选体积的3D图片。

艾默生CT励磁控制器 FXM5产品手册doc,艾默生CT励磁控制器 FXM5产品手册

在脊椎CT图像分割问题中,由于脊椎与组织对比度过低和噪声的影响,传统分割算法存在分割精度差和自动化程度低等问题。基于此,提出一种通过AttentionNet定位脊椎,然后使用改进的DenseUnet进行脊椎CT分割的方法。首先,对所有脊椎CT样本数据进行裁剪、重采样、灰度值归一化等预处理操作;再次,对样本使用AttentionNet训练得到具有位置信息的Attention图;然后,对传统DenseUnet进行改进,在每个Dense block加入Shuffle操作来增加网络的鲁棒性,在每个Dense block后加入1×1卷积,以降低通道数,减少网络参数量;接着使用改进后的DenseUnet对训练样本进行预训练,得到具有先验信息的预测图;最后,将Attention图、预测图及原始图像融合为三通道的训练样本作为输入,采用改进的DenseUnet训练分割模型,并在测试集上进行验证,最终实现脊椎CT自动分割。实验结果表明,所提方法的分割精度优于传统DenseUnet,是一种有效的脊椎CT自动分割方法。

【行业战略】2021年Ｘ射线管（含钨靶、钼靶及X-CT射线管）行业企业战略规划思路及方案.docx

非常好用的代码，打开就可以运行了，对于在CT行业的相关研究人员以及有兴趣研究CT原理的人士都有帮助，有助于了解和掌握CT重建的基本方法。

sart matlab重建代码PSARTSUP 使用优势重建多能CT数据的代码 该档案库包含由Humphries，Winn和Faridani撰写的“用于从稀疏视图和有限角度多能数据重建CT图像的高级算法”中描述的用于高级pSART方法的代码，以及“用于减少金属的高级多能重建算法” CT图像中的伪影”（由Humphries和Gibali撰写）。 我根据GNU公共许可证发布它： “核心”目录包含实现重构算法的功能，用于生成投影和幻像数据的例程以及TV和各向异性TV计算的实现。 “实验”目录包含用于运行上述论文中描述的实验的脚本。 这两个目录都包含描述其内容的自述文件。 该代码使用Matlab图像处理工具箱以及密歇根州图像重建工具箱（MIRT）来生成多能X射线光谱和不同材料的衰减系数，以及构建系统矩阵。 您可以在找到MIRT。 请注意，您可能需要修改该工具箱中包含的文件irt / ct / xray_read_dens.m，因为该文件不包含实验中使用的某些人体组织的密度信息。 （这些可以在的在线NIST数据库中找到）。 您可以自由地将此代码用于教育目的，进行自己的实验或与其他方法进行比较。

Chamfer Matching在CT和MRI图像图像匹配融合中的应用

单个模型无法准确的对物体追踪，利用交互滤波IMM对CV模型和CT模型，实现两种运动的跟踪。 程序可完整运行，内含IMM、CT、CV追踪对比图，均方根图等

急性胰腺炎CT评价.ppt

急性胰腺炎CT分级.ppt