超声CT图像重建matlab代码从多个OCT局部图像重建图像 光学相干断层扫描（ OCT ）是一种光学成像方法。 可以认为它类似于具有更高分辨率但穿透深度较低的超声成像。 但是，OCT无法完全穿透牙齿以观察牙齿之间的蛀牙，因为与X射线不同，该区域无法直接进入。 该项目试图从通常可以访问的从牙齿侧面拍摄的部分2D图像中重建牙齿的3D图像。 在图像捕获和图像配准方面探索了各种技术。 内容： 代码： composePath.m ：用于自动组合路径以加载扫描仪生成的OCT图像堆栈的函数 loadOCT.m ：用于加载图像堆栈的主要功能 preliminary.m：脚本用于操纵由Tomlins博士（玛丽，SMD）提供初步图像 reload_script.m ：用于将图像重新加载到Matlab中的脚本 saveAsPNGstack.m ：将体积保存到PNG堆栈 yStack.m ：用于处理y堆栈图像的脚本 loadRotatingOCT.m ：用于加载z堆栈图像的函数（由Tomlins博士提供的代码进行了修改） 使用的图像： 包含使用其他项目中用于比较的技术捕获的图像： DiagnoCAM res

两种方法实现CT图像投影的获取，图像的重建。

超声CT图像重建matlab代码GAN_模型 GAN模型 相关领域 风景 甘肃省 循环GAN 研究兴趣 精选的，详尽无遗的有关生成对抗网络（GAN）及其应用的最新出版物和资源列表。 背景 生成模型是可以学习创建与我们提供给他们的数据相似的数据的模型。 这些模型中最有前途的方法之一是生成对抗网络（GAN），这是无监督机器学习的一个分支，由两个神经网络在零和游戏框架中相互竞争的系统实现。 它们最初是由Ian Goodfellow等人介绍的。 自2014年推出以来，该资料库旨在详细介绍生殖对抗网络领域的最新作品。 图片取自 这将是一个不断发展的存储库，我将不断对其进行更新，因此在继续之前，请确保您已对该存储库加注星标并分叉！ :link: 内容 :busts_in_silhouette: 贡献 欢迎捐款！！ 如果您有任何建议（缺少或有新论文，缺少回购或错别字），则可以提出请求或开始讨论。 :pushpin: 开幕刊物 生成对抗网络（GAN）（2014） :fire: 伊恩·古德费洛（Ian Goodfellow）的最新论文 自我注意生成对抗网络（SAGAN）（2018） :clipboard: 论文（基于Google学术搜索引用的降序排列） 序列号 纸 年 引文 1个 深度卷积生成对抗

matlab ART重建算法，该算法可用于CT图像重建或EST图像重建-Matlab ART reconstruction algorithm, which can be used for CT image reconstruction or image reconstruction EST

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选择不同的扫描线束对不同头模型进行图像重建，适合于初级学者开发学习。

在计算机断层摄影（CT）成像的医学和工业应用中，受扫描环境和对患者施加过多X射线辐射的风险所限制，从有限的投影数据重建高质量的CT图像已成为热门话题。 在有限的扫描角度范围内进行X射线成像是一种有效的成像方式，可以减少对患者的辐射剂量。 由于此模式中可用的投影数据不完整，因此有限角度CT图像重建实际上是一个不适定的逆问题。 为了解决该问题，通过常规的滤波反投影（FBP）算法重建的图像经常在边缘附近产生明显的条纹伪影和逐渐变化的伪影。 基于总变化量最小化（TVM）的图像重建可以显着减少少数视图CT中的条纹伪影，但受限于有限角度CT中边缘附近的伪影逐渐变化。 为了抑制这种伪像，我们开发了一种基于l（0）梯度最小化的有限角度CT图像重建算法。 在已开发的重建模型框架内，将图像梯度的l（0）-范数作为正则化函数。 我们将优化问题转化为几个优化子问题，然后以交替迭代的方式解决了这些子问题。 进行了数值实验，以验证所开发算法的效率和可行性。 根据性能评估的峰峰值信噪比（PSNR）和归一化均方根距离（NRMSD）的统计分析结果，表明在不同扫描角度范围内，不同算法之间存在显着的统计学差异（p <0.0001） 。 从实验结果还表明，在同时抑制边缘附近的条纹伪影和逐渐变化的伪影方面，该算法优于传统的重建算法。

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基于C++和opencv的CT图像重建系统源码，可参考学习