关于CT重建，如今已经有许多可用的开源工具箱来实现，这避免了花大量时间研究算法并重现，在实际应用中非常便捷。比如ASTRA工具箱，不仅涵盖二维、三维重建，可GPU加速，而且兼容MATLAB、Python以及Windows、Linux系统，适合各类应用场景。然而，网上关于该工具箱的介绍很少，所以在此做一些简单介绍，以便参考和回顾。 一、官网与下载 工具箱的官网为： The ASTRA Toolbox ​www.astra-toolbox.com/ 在Downloads模块即可下载最新版本的工具箱： 下载之后，还需注意在不同环境下的配置不同，比如我安装的Windows下的Matlab环境，就至少需要配置Visual Studio 2015，且做GPU加速需要CUDA8.0，等等。这些都可以在Documentation-Installation instructions部分了解。 二、工具箱学习 ASTRA工具箱提供大量案例，而且官网Documentation部分详细讲解了所有的调用方式。 分别针对投影对象、投影光束、算法等，都有不同的工具来初始化、重建图像等，大概看懂案例即可熟

MATLAB 随机森林算法工具包（修改版本），可直接使用。 解压将RF_Class_C和RF_Reg_C放到 ..\MATLAB\R2016a\toolbox路径里面。 1、设置路径—添加并包含子文件夹——RF_Class_C——保存。 2、设置路径—添加并包含子文件夹——RF_Reg_C——保存。

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以前的标题是“另一个粒子群工具箱” 介绍粒子群优化 (PSO) 是一种无导数的全局最优解算器。 它的灵感来自大群简单动物令人惊讶的有组织的行为，例如成群的鸟、鱼群或成群的蝗虫。 该算法中的个体生物或“粒子”是原始的，只知道四件简单的事情：1 & 2）它们自己在搜索空间中的当前位置和适应度值，3）它们以前的个人最佳位置，以及 4）整体“群”中所有粒子找到的最佳位置。 无需计算梯度或 Hessians。 每个粒子根据这些信息不断调整其在搜索空间中的速度和轨迹，在每次迭代中更接近全局最优。 正如在自然界中看到的那样，尽管其单个粒子很简单，但这个计算群显示出非凡的连贯性和协调性。 使用方便如果您已经在使用 MATLAB 全局优化工具箱中包含的遗传算法 (GA)，那么这个 PSO 工具箱将为您节省大量时间。 可以使用与 GA 相同的语法从 MATLAB 命令行调用它，并带有一些特定于 PSO

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