这篇文章详细介绍了如何读取Elekta（医科达）CBCT采集的HIS图像。首先，文章回顾了放射治疗中确保照射位置准确性的历史发展，从早期的X射线治疗到现代CBCT技术的应用。接着，文章重点讲解了Elekta CBCT图像的获取过程，包括扫描参数和图像重建方法。最后，文章提供了具体的C++代码示例，展示了如何读取单张HIS文件并将其显示出来，特别强调了字节序的处理方法。通过这篇文章，读者可以了解到CBCT图像的处理技术及其在放射治疗中的重要性。 放射治疗作为癌症治疗的重要手段，其照射位置的准确性直接关系到治疗效果和患者的安全。从X射线治疗到现代计算机断层扫描（CT）技术的发展，再到锥形束计算机断层扫描（CBCT）的应用，放射治疗技术在确保精准定位方面取得了巨大进步。CBCT技术以其独特的优势，如更高的图像清晰度、更快的扫描速度以及更好的软组织对比度，已经成为放射治疗中不可或缺的一部分。 医科达（Elekta）公司作为放射治疗设备的领先制造商，其CBCT系统广泛应用于医疗实践中。医科达CBCT技术能够在治疗前提供详细的患者解剖结构图像，辅助医生制定精确的治疗计划。而HIS（Healthcare Information System）图像则是医科达系统中用于存储患者信息的文件格式之一。 为了进一步促进医科达CBCT技术的应用和开发，相关技术人员提供了一份项目源码，旨在帮助其他开发者更好地理解和实现医科达CBCT图像的读取和处理。该项目源码主要包括以下几个方面： 文章回顾了放射治疗技术的发展历程，特别是CBCT技术的引入对提高治疗精度的贡献。接着，文章详细讲解了医科达CBCT图像获取的整个过程，从扫描参数的设置到图像重建方法的介绍，帮助开发者了解CBCT图像的生成机制。 文章还详细介绍了读取医科达CBCT HIS图像的具体方法，并通过C++编程语言给出了实用的代码示例。这些示例不仅仅局限于读取单张HIS文件，还包括如何处理和显示图像。特别值得注意的是，文章强调了在处理过程中字节序的重要性。由于不同的计算机系统可能使用不同的字节序（大端序或小端序），开发者在处理图像文件时必须正确处理字节序问题，以确保数据的正确解读。 文章不仅仅提供了代码，还对医科达CBCT图像处理技术及其在放射治疗中的重要性进行了详尽的解释。通过这些信息，开发者不仅能够学习到如何操作CBCT HIS图像文件，更能够深入理解CBCT技术的临床应用价值。 读取医科达CBCT HIS图像的源码项目，不仅为放射治疗领域的软件开发人员提供了宝贵的技术支持，也为医科达CBCT技术的广泛应用和深入研究奠定了基础。通过这一项目的源码，开发者能够更好地将医科达CBCT图像集成到自己的软件应用中，进一步提升放射治疗的技术水平和治疗效果。

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。