matlab脑部代码Polyquant CT重建工具箱 这个Matlab工具箱允许从多能X射线计算机断层扫描（CT）测量中直接进行定量重建。 我们希望您觉得它有用，并欢迎任何反馈或问题[]。 特征 允许定量重建为电子密度，质量密度，质子阻止能力，准单能等。 泊松噪声下的迭代统计重建。 金属制品补偿和校正。 设计用于与操作员一起使用：在运行这些演示之前，请确保工具箱在您的路径中（通过运行其“ setup.m”）。 改编自2D和3D的非负总变化（TV）的说明。 综合多能散射估计和缓解。 具有位反转排序的加速有序子集算法。 演示版 我们提供了一些演示来介绍其某些功能，包括： 大脑，头部，胸部，腹部和骨盆区域的2D扇形CT重建。 2D扇形束CT金属假象的缓解，来自双钛髋关节植入物。 分别在“全扇形”和“半扇形”扫描下对头部和骨盆区域进行3D锥形束CT重建。 具有集成多能散射建模（PolySKS）的3D锥束CT重建。 参考 这些方法在以下出版物中介绍（如果使用，请引用）： 有关更多详细信息，扩展及其在放射治疗中的用途，您可以阅读以下论文： 致谢 感谢Mike Davies，Bill Nailon

针对FDK算法重建图像异常耗时的问题,提出了一种极坐标反投影快速重建算法。根据三角函数对称性,64幅预处理后的投影数据在反投影过程中同时运算;在极坐标反投影数据映射到笛卡尔坐标时,利用像素位置相关参数的对称性,在不使用查表方法的情况下,使双线性插值的计算量大大减少。实验结果表明,采用这两种措施实现了FDK算法优化,与传统的FDK算法相比,重建速度提高8倍,采用CUDA技术,实现GPU对其加速,速度提高40倍,且均不产生新的误差。

CT重建 注意：此代码不适用于商业或临床用途。 用Python编写的CT重建算法 添加 锥束重建 等角扇形束重建 等空间扇形光束重建 前向投影代码（在GPU上由距离驱动） 背投功能（GPU上的距离驱动） 将被添加 螺旋重建算法 迭代重建算法 光线驱动的前后投影 参考

Segmenting Soft Tissue Sarcomas Dataset 是一套医学 PET-CT 图像数据集，数据均来自于手术病理确认的软组织肉瘤，它是 TCIA 研究的预处理子集。 该数据集由 Kaggle 于 2015 年发布，相关论文有《A radiomics model from joint FDG-PET and MRI texture features for the prediction of lung metastases in soft-tissue sarcomas of the extremities》。

TCGA – KICH 癌症 CT 影像是腺瘤和腺癌相关的数据集，其包含来自 113 人共 2325 个数据文件，该数据集旨在对癌症诊治过程进行全程数字化跟踪，并以数字档案的形式记录检查结果、处方和疗效。 该数据集由 GDC Data Portal 发布。

CT Medical Image Analysis Tutorial: CT images from cancer imaging archive with contrast and patient age Dataset 是一个癌症 CT 图像数据集，其包含 69 位患者的 475 个病例 CT 影响，用于检查与对比患者年龄和 CT 图像数据之间的联系，它是 TCGA-LUAD 肺癌 CT 影响数据库的一部分。 该数据集由 Kaggle 于 2016 年发布，相关论文有《Radiology Data from The Cancer Genome Atlas Lung Adenocarcinoma [TCGA-LUAD] collection》。

Finding lungs in CT 是基于肺部 CT 影像分割处理的数据集，其包含一系列 CT 影像中对肺部影像的分割，并以此识别和估计肺部容积量。 该数据集包含 4 名患者的数据，以 nifti 格式的图像和分段肺面罩为主，由 Kaggle 于 2017 年发布。

迭代重建算法在常规剂量胸部CT的应用及图像质量评估.pdf

人脸三维重建 ct图像的三维重建系统

ct取电的综述文章，使用电流互感器取电的磁场供电方式再结合电池及超级电容等储能元件的供电系统具有较好的工程应用价值