基于matlab的融合的医学图片，pet 和ct

低剂量CT（LDCT）扫描是减少人群中X射线辐射的一种潜在方法。 有必要提高低剂量CT图像的质量。 在本文中，我们提出了一种有效的算法，用于利用剪切波变换去除LDCT图像中的量子噪声。 因为可以通过泊松过程来模拟量子噪声，所以我们首先使用安斯科姆方差稳定变换（VST）对量子噪声进行变换，从而产生具有单位方差的近似高斯噪声。 其次，通过在小波域中的自适应硬阈值处理获得无噪声的小波系数。 第三，我们使用逆剪切波变换来重建去噪图像。 最后，将anscombe逆变换应用于降噪后的图像，从而可以产生改进的图像。 主要贡献是将anscombe VST与Slicelet变换相结合。 通过这种方式，可以有效地将边缘系数和噪声系数与高频子带分离。 使用所提出的方法对一些LDCT图像进行了许多实验。 定量和视觉结果均表明，该方法可以有效地减少量子噪声，同时增强细微的细节。 在临床应用中具有一定的价值。

肺部CT图像病变区域检测是肺病辅助诊断技术的重要研究内容，其通过自动分析CT图像并输出病变区域的位置和尺寸等信息，帮助放射科医生做出决策，有利于肺病的早期发现与治疗.

CT图像重建：使用MATLAB的计算机断层扫描图像重建项目

本文针对遵守DICOM3.0标准的CT医学影像，详细讨论了绘制定位线的有效方案

基于有监督哈希的肺结节CT图像检索

本文主要介绍了用FPGA实现CT图像重建算法。

CT图像处理过程中ART重建的matlab代码

三个系统参数误差引起的CT图像伪影的形成机理及校正

该数据集旨在允许测试不同的方法，以检查与使用对比度和患者年龄相关的CT图像数据的趋势。基本思想是识别与这些特征密切相关的图像纹理，统计图案和特征，并可能构建简单的工具，以便在对这些图像进行错误分类时自动对这些图像进行分类（或查找可能是可疑情况，测量错误或机器校准不良的异常值） ） overview.csv CT Medical Images_datasets.txt CT Medical Images_datasets.zip