为依据少量声波飞行时间数据较高精度地重建温度场,提出了一种基于径向基函数和奇异值分解的声学CT温度场重建新算法。采用新算法对单峰和双峰温度场模型进行了仿真数据重建,重建结果表明,与高斯函数正则化重建算法、代数重建算法相比,新算法的重建精度有明显改善。采用新算法对实验室内的均匀温度场和加热温度场进行了实测数据重建,重建结果与被测温度场一致,且均匀温度场的重建均方根百分误差仅为0.31%。由于新算法重建速度快、重建精度高、抗干扰能力较强,可望用于复杂温度场的在线重建。

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 ,

深度学习CT重建算法技术文档 深度学习CT重建技术文档 目录 深度学习CT重建技术文档 1 一． 稀疏角度U-net+传统重建算法去伪影 1 1.1 U-net+FBP 2 1.2 U-net+ART 3 1.3 U-net+SART 4 1.4 U-net+ML-EM 4 1.5 U-net+OSEM 4 二． 稀疏角度U-net+mSTCT去伪影 4 三． U-net替代STCT逆希尔伯特变换 5 3.1五段直线扫描分别训练模型 5 3.1.1 STCT相关算法 5 3.1.2 U-net替代五段直线扫描分别训练模型 6 3.2 五段直线扫描合并训练模型 12 3.3 两种方法结果对比 15 四． 算法改进与提升 16 4.1 增加掩膜 16 五． 附件 17 稀疏角度U-net+传统重建算法去伪影 本小节前三种算法是代数类重建算法，后两种是统计迭代类算法，所有算法均已用matlab复现，但由于需结合U-net（python环境）进行伪影去除，所以这里在前三种方法上利用的是ASTRA工具包的python版本产生稀疏角度数据，后两种由于ASTRA包中没有，所以采用

SIRT算法其思想在于利用通过该像素的全部射线，其迭代过程对图像每个像素的更新量是对所有投影线的修正按照贡献因子取加权平均，然后反投影得到。与ART每条投影线都对图像更新一次不同，SIRT算法综合了所有投影线的贡献，可以避免一条投影线上的误差对重建结果带来过大影响，因而可以有效抑制重建图像中的噪声。 2、算法实现步骤 （1）对第 条射线，计算估计投影值 （2）计算实际投影与估计投影的误差 （3）反投影值 其中， 是所有投影角度下光线的集合. （4）对第 个像素点的值进行修正 （5）将上一轮的结果作为初值，重复（1）~（4）的过程，直到达到收敛要求或指定的迭代次数。 因此，SIRT算法的迭代公式为： 其中， 是松弛因子， 是迭代次数。 3、优缺点分析 由于SIRT算法对所有投影线的修正量进行了加权平均，显著地降低了迭代的收敛速度。另一方面，对每个像素更新时，需要计算好所有投影线的贡献，因此在实际计算中需要对各个投影线的贡献量进行存储，存储量至少比ART算法多一倍。因此，SIRT算法具有更好的稳定性，但是收敛速度慢、存储容量大，此两点成为影响其应用的主要问题。

matlab提供大量函数，可以方便的完成fbp算法 1)fbp算法原理： 中心切片定理 (CST) : 原数据投影的一维傅立叶变换等于原数据的二维傅立叶变换 0818b9ca8b590ca3270a3433284dd417.png 投影 --> 一维傅立叶变换 --> 滤波 --> 二维傅立叶反变换 经过上述过程应该得到原始数据 2)投影相关知识 2.1)正投影：对投影线经过的像素做线积分，积分得到的值保存为该角度下的权值 对一组数据 P 做 Radon 变换，即做正投影，会得到两个数据 [R, xp] = radon(P,theta); xp是投影线条数 R是theta角下第 xp 条投影线得到的线积分，即权值 0818b9ca8b590ca3270a3433284dd417.png 0818b9ca8b590ca3270a3433284dd417.png 2.2) 反投影：反投影是利用上面投影得到的 R 权值，把R值投回到 x y 坐标中 x y 满足 x*cos(theta) + y*sin(theta) = R 就表明点(x, y)在投影线上

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

由于基于圆轨道锥形束 CT ( computertomography)重建算法(如 FDK算法)只有在小锥角的条件下才能得到比较好的重建质量,因此在实际应用中时受到很多的限制。该文利用外推的思想提出了一种基于同心圆轨道的锥束 CT重建算法。利用不同半径的同心圆轨道对物体重建两次,并根据平方反比关系,利用两次 FDK算法重建结果的差异估计出真实值和重建值的差异,然后利用这个差异来修正重建结果。得益于这个修正,该算法可以很好地抑制FDK算法由于锥角变大引起的伪影。仿真模拟结果表明:该算法对高对比度和低对比度物

X射线相位衬度成像具有极高的灵敏度,能探测到轻元素样品的内部结构,在医学、生物学和材料科学等众多领域显示出良好的应用前景。光栅成像模式可使用非相干光源进行X射线相位衬度成像,开创了非相干光源相衬成像新纪元。将螺旋CT的概念引入光栅相衬成像领域,将螺旋CT的高效率优势与光栅相位成像的高衬度优势相结合,发展X射线螺旋相位CT方法。通过分析螺旋轨迹非相干光源相位成像的特点,提出一种扇形束螺旋条件下的相位信息提取方法;而后借鉴希尔伯特滤波反投影重建算法的思想,得到扇形束螺旋相位CT重建算法。该算法利用折射角像直接重建物体的相位项。计算机仿真实验证明了该算法的有效性。

CT 医学图像重建 算法 c++实现。CT 医学图像重建 算法 c++实现