CT、MRI医学影像，dcm格式，3到5套，有压缩和不压缩的。

2017年国赛的A题ACT 系统参数标定及成像——黄璐哲等(浙江大学,本科组MATLAB 创新获奖论文)

非常好的医学图像重建入门教材，写的浅显易懂

JavaScript_CT 从 06/2014 开始，C't 中 JavaScript 系列的示例和各种程序

基于人工智能诊断系统在胸部CT中肺结节检出能力的评估.pdf

肺结节检测代码 matlab 此处授予仅出于教育和研究目的且免费使用、复制或修改本软件及其文档的许可，前提是所有副本和支持文档中均包含此版权声明和原作者姓名。 未经作者许可，不得使用、改写或改编本程序作为商业软件或硬件产品的基础。 作者对本软件对任何目的的适用性不作任何陈述。 它“按原样”提供，没有明示或暗示的保证。 1.0 版，2018 年 5 月 28 日。 对于任何错误/建议，请发送电子邮件至或有关更多详细信息，请访问 该软件是以下论文的实现： N. Khehrah、MS Farid、S. Bilal，“CT 扫描中的自动肺结节检测”，提交给国际医学信息学杂志。 如果您在研究中使用此代码，请参考上述论文。 此文件夹“演示”包含以下文件 1)main.m 2)segmentation.m 3)temporal_feature.m 4)statistical_feature 5)svmStruct 6)regiongeneration.m 7)regiongeneration1.m 除了这些文件，该文件夹还包含一些作为演示处理的肺 Ct 扫描示例图像。 Segmentation.m

针对肺实质序列图像分割方法的时效性低和分割不完全性等问题，利用先验知识得到肺部 ＣＴ 序列 ＲＯＩ图.像，提出超像素序列分割算法对 ＲＯＩ序列图像进行分割，采用改进的自生成神经网络对超像素进行聚类并优化，根据.聚类后样本的灰度和位置特征识别肺实质区域。在序列肺实质图像的分割结果中，单 张 ＣＴ 图像的平均处理时间为.０．６１ｓ，同时能达到９２．０９±１．５２％的平均肺部体素重合度。与已有的方法相比，所提算法能在相对较短的时间内获得.较高的分割精准度。

完全免费的放射工作站、远程影像工作站、DR\CT\MRI\DSA工作站，支持dicom3.0协议，支持胶片打印（匹配所有设备）支持报告书写，打印

施耐德LXM23 Plus调试软件V1.03.14，适用于LXM23 Plus系列，与电脑得用施耐德专用电缆连接，型号：VW3M8131 。软件比较老，看着已经落后

为研究岩石CT图像分割及量化方法,以识别岩石CT图像中的岩石区、损伤区及背景区为目的,提出了一种聚类算法与数字图像处理技术相结合的方法,该方法根据"物以类聚"的统计原理,按距离相近或相似程度对岩石CT图像中的像素进行标定,从而实现图像分割及量化。结果表明:该方法能够准确地对岩石CT图像中的不同区域进行分割并且实现了对损伤的量化表达;同时,对于结果不确定度影响的初始参数有完全的排异性,从而保证了结果的稳定性;将该算法与阈值分割法进行比较,该算法可避免人为选择阈值导致的误差,从而保证结果的可靠性。