3D_CT_分类 此示例将显示构建3D卷积神经网络（CNN）以预测计算机断层扫描（CT）扫描中病毒性肺炎的存在所需的步骤。 2D CNN通常用于处理RGB图像（3通道）。 3D CNN只是3D等效项：它以3D体积或2D帧序列（例如CT扫描中的切片）为输入，因此3D CNN是学习体积数据表示的强大模型。

完整英文版 IEC 60601-2-44：2016 Medical electrical equipment - Part 2-44：Particular requirements for the basic safety and essential performance of X-ray equipment for computed tomography（医用电气设备 - 第 2-44 部分：计算机断层扫描 X 射线设备的基本安全和基本性能的特殊要求）。IEC 60601-2-44:2009+A1:2012+A2:2016 适用于 CT 扫描仪的基本安全和基本性能。IEC 60601-2-44:2009 的范围仅限于用于头部和身体的 CT 扫描仪，其特点是将 X 射线源和成像探测器封装在一个共同的保护罩中环形的形状。它包括对 CT 扫描仪中使用的 X 射线发生器的安全要求，包括那些将高压发生器与 X 射线管组件集成在一起的要求。此版本构成主要与辐射防护和控制相关的技术修订。

哥本哈根计算机断层扫描工具箱是用于灵活高效地进行CT重建的应用程序和库的集合。 工具箱应用程序通常会获取一组投影（X射线强度测量值）并进行过滤和反投影，以重新创建投影所代表的图像或体积。 该项目主要包括内容丰富的CPU实现和高效的GPU实现。 常规版本托管在Python软件包索引中。

经典CT原理教材，由GE医疗首席科学家撰写