采用EM算法通过求解后验概率的条件期望最大的方法达到图像复原目的，同时在算法中实现了图像模型参数的设计。

根据锥束CT切片图像的特点，提出了一种面向复杂零件的三维表面重构新方法：首先采用3D亚体素边缘检测算法提取序列切片图像的高精度封闭轮廓，并重构出切片轮廓的拓扑信息，然后采用一种改进的基于截面属性的轮廓分割算法得到若干组局部结构轮廓集，最后对这些轮廓集进行叠加与拼合，形成零件的整个三维表面。实验结果表明，该方法分割轮廓准确，稳定性好，对具有复杂内外结构的零件，可确保其重构结果的拓扑正确性。

SCU BME 医学图像处理 本文件为反投影重建（直接反投影、RL反投影、SL反投影）和中心面片法重建CT图像。 将文件添加到matlab运行路径后，打开main_program.m运行，出现反投影重建结果。 打开slice.m文件，运行出项中心面片法运行结果。

英国CT变频器小型机。英文版，有上海联系人电话

艾默生CT变频器说明书中文版，提供参数编辑说明，故障代码查询

基于CT图像的自动肺实质分割方法

摘要：由人体的CT医学影像数据建立人体数字化体模和感兴趣器官或区域(假设为均匀的放射源)，分别采用解析方法和蒙特卡洛方法(MCNP程序)计算了体外HPGe探测器的无源效率刻度曲线，二者在低能和高能段符合很好，在中能段最大差异在5%左右。自己研制的无源效率刻度软件在计算问题的规模上和计算时间上比蒙特卡洛方法具有非常明显的优越性。 关键词：CT；无源刻度；探测效率；MCNP；MDP

医学工程培训资料，珍贵的西门子16排/64排CT培训资料之CT原理与结构

#bonemapy ABAQUS插件可将CT扫描的骨骼特性映射到3D有限元骨骼/植入物模型。 这通常用于将异质材料属性应用于骨骼模型​​。 与和一起开发，以提供用于准备和后处理骨骼/植入物计算机模型的工具。 版权所有2013，Michael Hogg（ ） MIT许可证-有关使用和重新分发的详细信息，请参阅LICENSE.txt 要求 软件需求 ABAQUS> = 6.11 pydicom> = 0.9.7 笔记： ABAQUS是商业软件包，需要的许可 骨图的作者与ABAQUS / Simulia无关 bonemapy使用内置在ABAQUS中的Python和numpy。 ABAQUS（v6.11-v6.13）的最后几个发行版均使用Python 2.6.x和numpy 1.4.x 模型设置要求 模型必须仅包含四面体元素。 支持所有3D应力四面体元素（ABAQUS元素类型C3D

当使用体积图像进行深度学习时，标记数据是一个很大的挑战。 在放射治疗领域，从CT图像中，提取人体、器官、GTV等各个区域作为区域数据，并存储在DICOM RT的RT-Structure中。 这些数据主要用于计划治疗，但我们也可以使用它们作为标签数据来加速深度学习工作流程。 通过此演示，您可以了解如何将 RT-Structure 数据转换为标签数据，并使用它们在 MATLAB 上训练 3D UNet（语义分割）模型。 [日本人]医学图像 3D 深度学习的主要挑战是标记复杂且耗时。在放射治疗领域，人体、器官、肿瘤等被定义为所拍摄的 CT 图像的区域，并由 DICOM RT 的 RT-Structure 管理。这些是为治疗计划而创建的，但提取的区域数据也可以用作深度学习的标签。在此演示中，您可以转换 RT-Structure 数据以用于深度学习并学习流程，直到将其用于学习 3D UNet。