【医学图像处理】CT成像技术之CT剂量

matlab 旋转矩阵代码CTDeepRot 一种将脊柱 CT 数据自动旋转到标准化 (HFS) 患者位置的工具。 所提出的方法基于CNN对旋转角度的预测，在很短的时间内（每次扫描以秒为单位）以99.55％的准确率获得了近乎完美的结果。 我们为 Matlab 和 Python (PyTorch) 提供了一个易于使用的示例，例如可以用于 VerSe2020 挑战数据的自动旋转校正。 对于 Matalb 和 Python，代码都可以通过“example_prediction”文件夹中的“example”脚本执行。 只需更改变量“file_name”，它应该是您的 mhd/raw 文件的完整路径。

总的来说，CT图像重建算法是CT成像技术的重要组成部分，不断推动着医学影像诊断的进步。通过对各种重建算法的深入理解和改进，可以提高图像质量，降低辐射剂量，为临床医生提供更准确的诊断依据。

MATLAB的优势在于其强大的矩阵运算能力和丰富的图像处理函数，使得CT成像的算法实现变得直观且高效。 此外，MATLAB代码通常会包含详细的注释，解释每一步骤的目的和实现方法，这对于初学者来说是非常宝贵的资源。...

CT图像重建程序是一种在医学成像领域广泛应用的技术，主要用于将从CT扫描仪获得的一维投影数据转换为清晰的二维或三维图像。...通过深入学习和实践，我们可以更好地理解CT成像技术，并有可能推动医学成像领域的进步。

射线源焦点投影坐标是影响三维CT重建精度的重要几何参数，而在实际的三维CT成像系统中该参数不能直接精确测量得到。提出了一种改进的射线源焦点投影坐标精确测量方法。对单圆球目标体在锥束射线场不同位置进行多次成像，对相关联的数字化X射线摄影（DR）图像进行分组，提取每组两个圆球目标体DR投影的质心坐标，然后构造超定方程组，从而求解出射线源焦点投影坐标。实验结果表明，该方法回避了现有方法对投影椭圆度的要求，具有更高的测量精度，并且实现简单、具有较强的抗噪能力。