图像重建matlab源代码关于图像重建中深度学习的不稳定性-人工智能是否要付出代价？ 该存储库包含来自V.Antun，F.Renna，C.Poon，B.Adcock和A.Hansen的论文“关于图像重建中深度学习的不稳定性-AI付出代价吗？”中的代码。 为了使此代码运行，您将必须下载并安装我们考虑过的神经网络。 可以从（4.9 GB）下载大多数必要的数据。 请注意，您将必须修改源文件中的所有路径，以便它们指向数据。 您还需要将目录py_adv_tools添加到python路径。 对于最先进的重建，我们使用了J. Ma＆M.März论文和的代码。 这些存储库也必须下载并添加到您的Matlab路径中。 FBPConvNet-Ell 50和Med 50 要测试FBPConvNet，您必须下载并安装，然后在matlab路径上添加这些存储库。 然后，您应该可以从invfool / FBPConvNet目录中运行脚本。 深度MRI网 下载并安装并将其添加到您的pythonpath中。 请注意，要运行DeepMRINet，您需要一个非常特定的Theano和Lasagne版本。 有关此的更多信息，请参

信道编码matlab代码纸 尹，韩勋，Shuaat Khan，Jaeyoung Huh和Jong Chul Ye。 “使用深度学习从子采样的RF数据中高效地进行B模式超声图像重建。” IEEE医学影像交易（2018）。 执行 MatConvNet（matconvnet-1.0-beta24） 请运行matconvnet-1.0-beta24 / matlab / vl_compilenn.m文件来编译matconvnet。 在“”上有说明 请运行安装设置（install.m）并运行一些培训示例。 训练有素的网络 已上传“ SC2xRX4（下采样）CNN”的训练网络。 测试数据 测试数据文件位于“ data \ cnn_sparse_view_init_multi_normal_dsr2_input64”文件夹中。 数据尺寸如下-Test_data = 64x384x1x2304（通道x扫描线x帧x深度） 使用建议的算法执行测试 ->使用'DNN4x1_TestVal'作为输入数据 ->运行'MAIN_RECONSTRUCTION.m ->您将在“ data \ cnn_sparse_v

CASToR是一款核医学成像领域，基于PET的图像重建过程的C++代码程序软件。该程序代码全部开源，有相应的开发维护团队。这篇文档是针对CASToR的一般用户的使用说明文档，从如何进行原始数据格式输入，到一般性质的数据转化，以及需要注意的重建的步骤

基于小波和插值的超分辨率图像重建算法用于实现对图像的插值提高分辨率+含代码操作演示视频+参考文献资料 运行注意事项：使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。 具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

一种有效的压缩感知图像重建算法.doc

各种实用程序可用于处理PET数据，特别是。 固定平面PEM的功能包括完全基于3D ML-EM的图像重建，扫描图像的实时查看以及基于KDE的用于扫描，查看和图像重建的GUI。

医学图像重建（曾更生, CT, MR, PET等）, 数学推导多

电学层析成像技术（ET）正逐渐应用于各工业过程中。目前，实现ECT/ERT双模态成像一般通过双截面的ECT和ERT组合技术完成，因此难以实现同一截面、同时间获取信息的融合。本文设计了内置式单阵列电极的ECT/ERT双模态传感器，并进行了单模态和双模态的相应实验。仿真和实验结果表明，该双模态传感器不仅结构简单、安装方便，而且可实现的油水两相流同一截面、同时间的连续测量，实验中含油率的测量值与理论计算值较好地吻合，有效拓宽了单阵列电极油水两相流范围。

数字图像处理学：第7章 图像重建（第7－1）.ppt

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真模型及运行结果