正电子发射断层扫描仪(Positron Emission Tomography, PET)是当前医学界公认的肿瘤、心脏、脑等疾病诊断与病理生理研究的重要方法。随着核医学影像设备的广泛应用和计算机技术的迅速发展，图像重建方法作为PET成像的一个关键环节，其研究工作也越发受到重视。 PET探测器检测注入人体的示踪剂在湮灭辐射过程中产生的射线，经过符合采集系统处理形成投影线，以SINO的方式存放于计算机硬盘中[1]。计算机调用图像重建模块，生成人体断层图像。目前，PET图像基础重建算法主要包括解析法和迭代法。 1. 解析法 解析法是以中心切片定理为基础的反投影方法，常用的是滤波反投影法(Filtered Back-Projection, FBP)。在FBP中，图像重建主要包含两个步骤：反投影和滤波。 我们在初中就已经学过投影与反投影的概念，从不同角度观察物体可以得到不同的信息，当我们从多种不同角度获取物体的投影，可以反向推出这个物体真实的形态。 图1 光线将物体的形状投射到一个平面称为投影 在成像原理上，PET和CT略有差异。CT是投射成像，X射线旋转360°，采集被扫描物体不

ML-EM算法  EM算法（Expectation Maximization Algorithm，期望极大算法）是一种解决优化问题的迭代算法，用于求解含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计（MLE）或极大后验概率估计（MAP）。EM算法是一种比较通用的参数估计算法，被广泛用于支持向量机（SMO算法）、朴素贝叶斯、GMM（高斯混合模型）、K-means（K均值聚类）和HMM（隐马尔可夫模型）的参数估计。 理解EM算法（例子）   在统计学中，概率用于在已知一些参数的情况下，预测接下来的所得到的结果；而似然性则是用于在已知某些观测所得到的结果时，对有关事物的性质的参数进行估计。   EM算法和极大似然估计的前提是一样的，都要假设数据总体的分布，如果不知道数据分布，是无法使用EM算法的。 三硬币模型   假设有3枚硬币A，B，C，这些硬币正面出现的概率分别是π \piπ，p pp和q qq。进行如下掷硬币试验：先掷硬币A，根据其结果选出硬币B或硬币C，正面选硬币B，反面选硬币C；然后掷选出的硬币，掷硬币的结果，正面记作1，反面记作0；独立重复n此试验，观测结果： 1 , 1 , 0 ,

CT扫描得到的数据信息进行可视化处理，重构成三维的结构，用于特征拾取，缺陷检测，孔隙率测量，三维结构二值化处理，壁厚分析等。是软件VGStudiod很好的使用教程

随着科技的进步和技术的发展,在临床医学中医学CT图像发挥着越来越重要的作用，它成为医师诊断疾病的重要手段,尤其在肺癌的早期检查中。近年来，医学影像技术的发展提高了医学诊断的准确度和可信度。医学CT图像跟普通图像有很大的不同，它是对人体的成像。人体的组织器官的密度.各不相同、人体的呼吸运动、心跳运动以及获取图像的设备的质量差异，这些因素都可能造成CT图像中感兴趣区域的对比度差、细节边缘模糊、掺杂噪声等问题，这些问题会对医生的诊断造成很大的影响。为此医学CT图像去噪和增强算法的研究就便得十分重要。本文主要从CT图像去噪和CT图像增强两方面进行研究，提出了两种适合与医学CT图像去噪和增强的算法。版权属于原作者，仅供下载学习交流使用，不得用于商业用途，下载完后请于24小时内删除，谢谢配合。

压缩包里有着关于CT成像的代码，是利用matlab进行实现。

采用Matlab编制了一个GUICT图像处理的小工具，两个文件一个m文件，一个Fig文件