医学成像技术是生物医学工程专业的一门重要的专业课程。课程主要涉及X光仪器，CT仪器，MRI仪器和核医学仪器的工作原理及成像方法。其中CT算法的出现又为后来数字化医学成像技术的发展提供了基础。该门课程为生物医学工程专业的专业基础课。 CT技术是医学成像系统中的一种重要手段。它通过特定的算法，利用计算机的高速运算功能，可以在短时间内快速呈现人体断层图像。让学生练习CT图像的重建有助于学生理解CT算法的内容，熟悉数字图像重建的过程。同时也能培养学生的团队精神和解决实际问题的能力。

基于改进模糊聚类算法的CT图像病变区域分割.pdf

利用ct投影做加性ART重建，以恢复原始图像

基于空间约束的模糊C均值聚类肝脏CT图像分割.pdf

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

针对现有方法在大量肺部数据中存在的检测肺结节效率不高及大量假阳性的问题，提出了一种基于端到端的二维全卷积对象定位网络(2D FCN)与三维立体式目标分类卷积神经网络(3D CNN)相结合的肺结节检测方法。首先采用2D全卷积神经网络对所有CT图像进行初步检测，快速识别和定位CT图像中的疑似结节区域，输出一张与原图尺寸相同且被标记好的图像。然后计算疑似结节区域的坐标，根据坐标值提取疑似结节的三维立体图像块训练构建的3D卷积神经网络框架。最后利用训练的3D模型对候选结节做二分类处理以去除假阳性。在LIDC-IDRI数据集上，结节初步检测召回率在平均每位患者为36.2个假阳性时可达98.2%;在假阳性去除之后，假阳性为1和4时分别达到了87.3%和97.0%的准确率。LIDC-IDRI数据库上的实验结果表明，所提方法对三维CT图像的肺结节检测具有更高的适用性，取得了较高的召回率和准确率，优于目前相关文献报道的方法。该框架易于扩展到其他3D医疗图像的目标检测任务中，对辅助医师诊治具有重要的应用价值。

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非常好的医学图像重建入门教材，写的浅显易懂

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。