深度学习框架三维识别分割，CT，CBCT牙齿重建，识别 本文介绍了一种基于深度学习的三维识别分割方法，用于 CBCT 牙齿重建和识别。该方法通过融合 CT 和 intraoral mesh 扫描数据，实现了高精度的牙齿骨骼重建和识别。 知识点： 1. 深度学习框架：本文介绍了基于深度学习的三维识别分割方法，用于 CBCT 牙齿重建和识别。该方法采用多模态融合技术，融合 CT 和 intraoral mesh 扫描数据，实现了高精度的牙齿骨骼重建和识别。 2. CBCT 牙齿重建：CBCT（ Cone-Beam Computed Tomography）是一种常用的医疗成像技术，用于获取牙齿和骨骼的三维图像。本文介绍了一种基于 CBCT 的牙齿重建方法，通过融合 CT 和 intraoral mesh 扫描数据，实现了高精度的牙齿骨骼重建。 3. 多模态融合：本文介绍了一种多模态融合技术，用于融合 CT 和 intraoral mesh 扫描数据。该技术可以实现高精度的牙齿骨骼重建和识别。 4. 深度学习在数字牙科学中的应用：本文介绍了深度学习技术在数字牙科学中的应用，用于实现高精度的牙齿骨骼重建和识别。该技术可以提高牙齿治疗规划和决策的准确性和效率。 5. 牙齿骨骼重建算法：本文介绍了一种基于深度学习的牙齿骨骼重建算法，通过融合 CT 和 intraoral mesh 扫描数据，实现了高精度的牙齿骨骼重建。 6. 牙齿识别：本文介绍了一种基于深度学习的牙齿识别方法，用于识别牙齿的形状和结构。该方法可以提高牙齿治疗规划和决策的准确性和效率。 7. 数字牙科学：本文介绍了数字牙科学在牙齿治疗规划和决策中的应用，通过使用深度学习技术和多模态融合技术，实现了高精度的牙齿骨骼重建和识别。 8. 医疗成像技术：本文介绍了一种基于 CBCT 的医疗成像技术，用于获取牙齿和骨骼的三维图像。该技术可以提高牙齿治疗规划和决策的准确性和效率。 9. 牙齿治疗规划：本文介绍了牙齿治疗规划在数字牙科学中的应用，通过使用深度学习技术和多模态融合技术，实现了高精度的牙齿骨骼重建和识别。 10. 数字牙科学在牙齿治疗中的应用：本文介绍了数字牙科学在牙齿治疗中的应用，通过使用深度学习技术和多模态融合技术，实现了高精度的牙齿骨骼重建和识别。

图像模糊matlab代码复合材料 论文代码“一种改进的模糊C均值算法用于颅面CBCT图像中的阴影校正” 内容 matlab 文件夹包含执行偏差校正的 matlab 代码，而 python 文件夹包含执行相同操作的 python 代码，以及更复杂方法的示例，其中偏差场也受平滑度约束。 例子 在人头示例上运行代码的示例。

包含用于三维锥束ct（cbct）投影 反投影fdk mlem重建的源代码和Matlab示例

锥束CT重建程序MAtlab程序。 包括投影，滤波，FDK及MELM反投影

CBCT_seg 具有图像处理和机器学习方法的CBCT分割

城市轨道交通全自动运行系统设计规范；

该程序能够获得用于OSCaR-02程序输入的模拟CBCT投影图像。 源码出自： https://cn.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/30207-cone-beam-ct-simulation 本程序包在以上基础上，添加并修改部分代码，使得程序能够得到能够直接输入到OSCaR-02的投影图像和.csv文件。输出结果在“output”文件夹内。 本程序包使用的虚拟人体模型文件为img128.mat，使用时请运行compute_my_mat.m文件。 OSCaR主页：http://www.cs.toronto.edu/~nrezvani/OSCaR.html

20210719-德邦证券-美亚光电-002690-疫情消退CBCT恢复快速增长，新品拓展值得期待.pdf

利用matlab进行FDK算法重建，最后得出结果，各个方向上的数据，FDK算法主要分为三步：第一步是对投影数据进行加权，第二步是对加权后的数据进行滤波，第三步是对滤波后的数据进行反投影，最后得到重建数据。