RadiAnt DICOM Viewer破解版是医学数字成像和通信软件，轻松处理和显示DICOM格式的医学图像，RadiAnt DICOM Viewer使用可显示从不同成像方式获得的检查结果，包括数字射线照相（CR，DX）、乳腺X射线摄影术，数字化乳房断层扫描（MG）、计算机断层扫描（CT）、磁共振（MR）、正电子发射断层扫描PET-CT（PT）、超声检查（美国，IVUS）、数字血管造影（XA）、
目录零、前言一、CT：二、IDL显示CT图像 零、前言本篇博客介绍一些有关于CT图像的基本知识和概念，然后通过IDL语言来显示CT图像。一、CT：CT(Computed Tomography)，即电子计算机断层扫描，它是用X射线束对人体某部一定厚度的层面进行扫描，由探测器接收透过该层面的X射线，转变为可见光后，由光电转换变为电信号，再经模拟/数字转换器转为数字，输入计算机处理。而图像形成的处理有
CT图像增强简介如下图所示，希望对这幅人体骨骼扫描图片实现增强的效果。 通过这个实验， 我们可以了解到一阶微分算子以及二阶微分算子在图像细节信息以及边缘信息获取的原理；以及将其用在图像增强上的优缺点。处理过程首先我们选择二阶微分算子-Laplace算子来处理图像g2，然后通过原图f2(double类型)减去g2来获取增强的图像。 这里说明以下做减法而不是加法的原因，图像的二阶微分不为零的区域是在灰
CT图像是以不同的灰度来表示，反映器官和组织对X线的吸收程度。因此，与X线图像所示的黑白影像一样，黑影表示低吸收区，即低密度区，如肺部；白影表示高吸收区，即高密度区，如骨骼。但是CT与X线图像相比，CT的密度分辨力高，即有高的密度分辨力（density resolutiln）。因此，人体软组织的密度差别虽小，吸收系数虽多接近于水，也能形成对比而成像。这是CT的突出优点。所以，CT可以更好地显示
转载
2024-04-07 15:30:21
69阅读
实验题：CT图像的代数重建问题（线性方程组的应用）X射线透视可以得到3维对象在2维平面上的投影，CT则通过不同角度的X射线得到3维对象的多个2维投影，并以此重建对象内部的3维图像。代数重建方法就是从这些2维投影出发，通过求解超定线性方程组，获得对象内部3维图像的方法。这里我们考虑一个更简单的模型，从2维图像的1维投影重建原先的2维图像。一个长方形图像可以用一个横竖均匀划分的离散网格来覆盖，每个网格
转载
2024-03-10 13:26:35
115阅读
CT(X线电子计算机断层扫描)是利用X线断层扫描，电光子探测器接收，并把信号转化为数字输入电子计算机，再由计算机转化为图像，CT是一种无痛苦、无损伤、无危险、快速、方便，适合于任何年龄且准确性高的辅助检查工具。 由于CT的应用，癫痫的病因确诊率大为提高，CT检查不但能显示出病变的部位、形态以及与周围脑组织的关系,并以此做出定性分析，而且还能发现仅有密度上的改 变而无占位效应的病变。CT发现癫痫患者
一、 系统概况我们实现了一个系统，可以从CT图像中将肺部从胸腔中分离出来，并且通过三维重建实现可视化。该系统是基于Visual Studio 2013平台，借助VTK-7.0和Qt5.6开源库通过C++语言实现。二、 系统设计肺部CT图像分割及重建系统的实现需要几个方面的工作，一是CT图像的肺部分割；二是CT图像的三维重建；三是可视化界面的设计。 根据工作内容的不同，需要用到不同的开源库。我们通过
转载
2023-08-06 20:23:34
537阅读
与Arcgis无缝集成的地质真三维建模软件Ctech软件介绍C Tech软件是可以在PC上运行适用于地球科学领域的高级可视化分析工具，它可以满足地质学家、地质化学家、环境学家、探矿工程师、海洋学家以及考古学家等多方面的需求。C Tech提供真三维的体数据建模、分析以及可视化工具用以揭开数据的秘密。随着产品的不断丰富，我们的技术可以适用于各个可视化方面的应用。我们功能强大的工具可以大大降低您的工程成
转载
2024-05-05 16:47:57
120阅读
# CT图像重建
## 介绍
计算机断层扫描（Computed Tomography，CT）是一种应用广泛的医学成像技术，它通过对人体进行多个角度的X射线扫描来获取断层图像。然而，由于X射线的散射和吸收等问题，得到的图像通常会受到噪声和伪影等影响，降低了图像的质量。
CT图像重建是一种将原始采集到的投影数据转换为高质量断层图像的过程。在本文中，我们将使用Python来介绍CT图像重建的基本原
原创
2023-07-15 14:18:06
813阅读
在医学影像领域，CT图像重构是一项至关重要的技术，它能将原始的投影数据转换为高质量的图像。随着深度学习和计算机视觉的迅速发展，越来越多的Python库和工具集被用于实现CT图像的高效重构。在这篇博文中，我们将详细解析如何使用Python进行CT图像重构，涉及的内容包括背景定位、核心维度、特性拆解、实战对比、深度原理以及生态扩展。
## 背景定位
CT图像重构广泛应用于医疗影像处理、工业无损检测以
摘要 CT可以在不破坏样品的情况下，利用样品对射线能量的吸收特性对生物组织和工程材料的样品进行断层成像，由此获取样品内部的结构信息。但由于CT系统安装时往往存在误差，影响成像质量。因此利用数学知识，借助于已知结构的样品（称为模板）标定CT系统的参数，解决相关问题。 首先，由本文图示可知该CT为单束旋转平移CT，了解学习其运动轨迹，对已知数据进行分析和预处理，了解数据和图例模型的关系，分析其形状和旋
CT的窗技术窗技术是CT检查中用以观察不同密度的正常组织或病变的一种显示技术，包括窗宽（window width）和窗位（window level）。由于各种组织结构或病变具有不同的CT值，因此欲显示某一组织结构细节时，应选择适合观察该组织或病变的窗宽和窗位，以获得最佳显示。 窗宽是CT图像上显示的CT值范围，在此CT值范围内的组织和病变均以不同的模拟灰度显示。而CT值高于此范围的组织和病变，无论
转载
2024-01-03 11:24:25
50阅读
- 前言 -CT的伪影理论上可被定义为图像中被重建数值与物体真实衰减系数之间的差异，简单来说，对于图像重建过程中不该出现在图像上的影像，可认为其是伪影（antifacts）。- 01 伪影的分类 -按产生伪影的来源分，可分为：来自患者自身的伪影：如运动伪影因设备本身产生的伪影：如因探测器坏道产生的环形伪影按伪影的不同形状或表现，可分为：条状伪影环状伪影阴影带状伪影其他
转载
2023-09-12 11:06:21
955阅读
工业CT是工业用计算机断层成像技术的简称，它能在对检测物件无损伤条件下，以二维断层图像或三维立体图像的形式，清楚、精确、直接地展现被检测物件内部的结构、组成、材质及缺损情况，被称作如今最好无损检测技术。X射线工业CT设备的三个主要组件是X射线源，旋转控制台和探测器。X射线源到探测器的距离和X射线源到扫描目标的距离决定了CT扫描的几何放大率以及3DCT部件模型的体素大小。X射线设备产品家族中提供的可
当数据太少而无法训练GAN时，如何生成真实的图像呢。本文我们描述了一种从一组小样本中创建合成医学图像的方法，我们的方法基于随机部分变形，因此无需深度学习（不需要GANs）。我们创建的图像看起来非常逼真，适合创建用于深入学习的训练数据集。我们应用此方法为Covid19的CT挑战赛的开发人员创建一个合成玩具数据集。数据隐私是医学图像数据公开的一个重要挑战。病人相关信息的匿名化需要两个主要步骤。第一步是
原创
2021-01-06 13:57:53
375阅读
# 实现“Python图像加入噪音”的步骤
## 整体流程
```mermaid
journey
title 整体流程
section 开发流程
开始 --> 数据准备 --> 加入噪音 --> 处理结果 --> 结束
```
## 具体步骤
| 步骤 | 描述 | 代码
原创
2024-03-01 05:13:32
60阅读
# python计算CT图像面积的实现流程
## 1. 简介
在这篇文章中，我将向你展示如何使用Python计算CT（Computed Tomography，计算机断层扫描）图像的面积。首先，我会给你一个整体的流程图，然后逐步解释每个步骤需要做什么，并提供相应的Python代码来实现。
## 2. 流程图
下面是计算CT图像面积的流程图：
```mermaid
graph TD;
A
原创
2023-11-27 07:43:25
200阅读
# 实现Python CT图像重采样的教程
## 介绍
在医学影像处理中，CT图像的重采样是一项常见的操作，可以改变图像的分辨率和大小，以适应不同的需求。本教程将教你如何使用Python实现CT图像的重采样操作。
## 整体流程
下面是实现CT图像重采样的整体流程，可以用表格展示步骤：
| 步骤 | 操作 |
|-----|-----------|
| 1 | 读取CT图像
原创
2024-05-01 05:23:40
620阅读
光谱增强是基于多光谱数据度波段进行变换达到图像增强处理，如可以直接利用多光谱数据的不同波段组合方式改善显示效果；或采用主成分变换、独立成分变换、色彩空间变换和色彩拉伸等光谱处理方法进行光谱增强。RGB合成显示波段比的计算增强了波段之间的波谱差异 从波段中选择分子和分母，enter pair 结果如图主成分分析 调整系数，用于计算统计值时的数据二次采样，默认为1，当小于1时，将会提高统计计算速度。
转载
2024-05-24 22:53:24
164阅读
本文我们描述了一种从一组小样本中创建合成医学图像的方法，我们的方法基于随机部分变形，因此无需深度学习（不需要GANs）。
我们创建的图像看起来非常逼真，适合创建用于深入学习的训练数据集。我们应用此方法为Covid19的CT挑战赛的开发人员创建一个合成玩具数据集。
原创
2021-07-15 11:48:11
551阅读
