肺部疾病CT图像数据集，该数据集包含三个不同的类别，包括健康、1型疾病和2型疾病。训练文件夹这个文件夹有用于训练模型的图像，它被分为与类名称相同的子文件夹。Test文件夹该文件夹包含用于测试模型的图像，它被分为与类名称相同的子文件夹。共300多张肺部CT图像

正电子发射断层扫描仪(Positron Emission Tomography, PET)是当前医学界公认的肿瘤、心脏、脑等疾病诊断与病理生理研究的重要方法。随着核医学影像设备的广泛应用和计算机技术的迅速发展，图像重建方法作为PET成像的一个关键环节，其研究工作也越发受到重视。 PET探测器检测注入人体的示踪剂在湮灭辐射过程中产生的射线，经过符合采集系统处理形成投影线，以SINO的方式存放于计算机硬盘中[1]。计算机调用图像重建模块，生成人体断层图像。目前，PET图像基础重建算法主要包括解析法和迭代法。 1. 解析法 解析法是以中心切片定理为基础的反投影方法，常用的是滤波反投影法(Filtered Back-Projection, FBP)。在FBP中，图像重建主要包含两个步骤：反投影和滤波。 我们在初中就已经学过投影与反投影的概念，从不同角度观察物体可以得到不同的信息，当我们从多种不同角度获取物体的投影，可以反向推出这个物体真实的形态。 图1 光线将物体的形状投射到一个平面称为投影 在成像原理上，PET和CT略有差异。CT是投射成像，X射线旋转360°，采集被扫描物体不

ML-EM算法  EM算法（Expectation Maximization Algorithm，期望极大算法）是一种解决优化问题的迭代算法，用于求解含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计（MLE）或极大后验概率估计（MAP）。EM算法是一种比较通用的参数估计算法，被广泛用于支持向量机（SMO算法）、朴素贝叶斯、GMM（高斯混合模型）、K-means（K均值聚类）和HMM（隐马尔可夫模型）的参数估计。 理解EM算法（例子）   在统计学中，概率用于在已知一些参数的情况下，预测接下来的所得到的结果；而似然性则是用于在已知某些观测所得到的结果时，对有关事物的性质的参数进行估计。   EM算法和极大似然估计的前提是一样的，都要假设数据总体的分布，如果不知道数据分布，是无法使用EM算法的。 三硬币模型   假设有3枚硬币A，B，C，这些硬币正面出现的概率分别是π \piπ，p pp和q qq。进行如下掷硬币试验：先掷硬币A，根据其结果选出硬币B或硬币C，正面选硬币B，反面选硬币C；然后掷选出的硬币，掷硬币的结果，正面记作1，反面记作0；独立重复n此试验，观测结果： 1 , 1 , 0 ,

论文Deep_Convolutional_Neural_Network_for_Inverse_Problems_in_Imagin

CT重建过程中的各种工具类算法（包括产生稀疏视角图像、各种格式数据变换）

滤波反投影重建算法实现及应用（matlab） 1. 滤波反投影重建算法原理 滤波反投影重建算法常用在CT成像重建中，背后的数学原理是傅立叶变换：对投影的一维傅立叶变换等效于对原图像进行二维的傅立叶变换。（傅立叶中心切片定理） CT重建算法大致分为解析重建算法和迭代重建算法，随着CT技术的发展，重建算法也变得多种多样，各有各的有特点。本文使用目前应用最广泛的重建算法——滤波反投影算法（FBP）作为模型的基础算法。FBP算法是在傅立叶变换理论基础之上的一种空域处理技术。它的特点是在反投影前将每一个采集投影角度下的投影进行卷积处理，从而改善点扩散函数引起的形状伪影，重建的图像质量较好。 上图应可以清晰的描述傅立叶中心切片定理的过程：对投影的一维傅立叶变换等效于对原图像进行二维的傅立叶变换 傅立叶切片定理的意义在于，通过投影上执行傅立叶变换，可以从每个投影中得到二维傅立叶变换。从而投影图像重建的问题，可以按以下方法进行求解：采集不同时间下足够多的投影（一般为180次采集），求解各个投影的一维傅立叶变换，将上述切片汇集成图像的二维傅立叶变换，再利用傅立叶反变换求得重建图像。 投影相关

05_CT图像重建系统（openCV源码）

pnextract-Kong网络提取代码 有关详细信息，请参见 ， 和文件夹。 注意：此存储库与库相同，但没有pnflow代码。 一般说明 编译中 要进行编译，请在最上层目录中打开一个终端，然后运行： make -j 一切编译成功后，要清理临时文件，请键入： make clean 上面的命令可以在存在子文件或Makefile的大多数子文件夹中运行。 具有makefile的库应在包含Makefile的应用程序之前进行编译。 编译需要gnu（Linux）make，cmake，具有-std = c ++ 11支持的C ++编译器和MPI。 使用g ++（版本5 +）（默认）和intel-2018编译器对编译进行测试。 测试和演示 要测试代码，请输入： make test 这应该在test文件夹中复制一系列输入文件/脚本，并运行一系列相对较快的测试用例（请参阅子目录中的READM

【图像融合】基于小波变换实现CT图像融合（融合指标）含Matlab源码

CT图像重建算法的实现，包括ART算法，FBP滤波反投影算法，能得出清晰的人头模型图像。