1.虚拟环境：Ubuntu 18.042.必备一般软件vim：个人必备，强烈建议学习一点vim的相关知识，可以提高效率，避免安装过多的编辑器或者IDE
git：必备，很多高效的插件都是放在GitHub上的
python：必备，建议python3，毕竟python2已经不支持了
pip：必备，有一些插件需要使用pip进行安装
一款编辑器：这个看个人需求，vscode、sublime text等，个人
转载
2024-01-31 10:16:33
133阅读
# 如何实现 FBP 算法：一名新手的指南
## 引言
FBP（Filter-Bank Projection）算法是一种用于图像处理和重建的重要技术。在此文章中，我们将带您逐步实现 FBP 算法，并保证您能掌握每一个细节。我们将从整个流程开始讨论，然后深入每一个步骤，并提供必要的代码示例。
## 流程概述
我们将整个实现过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 内容描述 | 代码示
原创
2024-09-26 08:17:59
124阅读
# Python实现FBP算法详解
## 一、引言
FBP（Filtered Back Projection）算法是一种常用于计算机断层成像（CT）中的图像重建方法。它通过将多个投影数据与滤波操作结合，能够有效地重建出物体的内部结构。在本文中，我们将一步一步地指导您如何使用Python实现FBP算法，并对每一个步骤进行详细解释。
## 二、实现流程
为了便于理解，我们将整个流程分解为多个步
# FBP算法的Python实现指南
欢迎你来到FBP（Flow-Based Programming）算法的Python实现学习之旅！FBP是一种编程范式，它将应用程序视为一组处理数据流的组件。在这篇文章中，我将教你如何实现FBP算法，并提供一个清晰的步骤表和必要的代码示例。
## 实现流程
在我们开始之前，首先了解一下实现FBP算法的主要步骤。以下是实现FBP算法的详细流程：
| 步骤
搜索算法 BFS （python实现）一、综述遍历算法中最基础的就是 BFS 和 DFS 算法。本文将使用python，介绍BFS的中心思想和代码实现。后续将介绍各种遍历算法。二、BFS1.实现过程BFS又称广度优先搜索，顾名思义，就是搜索注重广度。 例如下图： 假设有一只鹰在起始点A，“他”视野宽广，雄姿英发，正准备去寻找一只雌鸟喜结连理。但是雌鸟太胖飞不动，深藏草丛之中，所以它只能找遍所有的地
转载
2023-09-16 16:53:44
116阅读
作者：kingname在我们以前的文章中，曾经讲过计算斐波那契数列的几种方法，其中基于递归的方法是速度最慢的，例如计算第40项的值，需要36秒。如下图所示： 要提高运算速度，根本办法当然是改进算法。不过算法的提高是一个长期积累加上灵机一动的过程。我们今天要讲的，是一个不费脑筋，立竿见影的方法——把 Python 代码编译成 C 语言代码。通过 C 语言的运行效率来加速计算过程。这个过程看起来很复
转载
2024-01-30 13:54:15
47阅读
目录1. Bellman-Ford算法引言基本思想伪代码邻接表实现非常重要的一点2. SPFA引言基本思想伪代码分析邻接表实现关于优化SPFA
今天也是为了cc，努力奋斗的一天ヾ(≧▽≦*)o
1. Bellman-Ford算法引言前面在学习Dijkstra算法时提到，Dijkstra算法不适用于边的权值为负数的情况。为了解决这个负边权这个问题，就需要使用Bellman-Ford算
转载
2024-06-13 17:55:24
68阅读
Python Fabric模块详解什么是Fabric？简单介绍一下:Fabric是一个Python的库和命令行工具，用来提高基于SSH的应用部署和系统管理效率。再具体点介绍一下，Fabric是：一个让你通过命令行执行无参数Python函数的工具一个让通过 SSH 执行 Shell 命令更加 容易 、 更符合 Python 风格 的命令库（建立于一个更低层次的库）。Fabric的安装作为一个pyth
转载
2023-11-02 09:44:53
97阅读
目录输出函数printprint( )函数可以输出那些内容（1）数字（2）字符串（3）含有运算符的表达式print( )函数可以将内容输出的目的地（1）显示器（2）文件print( )函数的输出形式（1）换行（2）不换行转义字符与原字符什么是转义字符？为什么需要转义字符？原字符 输出函数printprint( )函数可以输出那些内容（1）数字print(520)（2）字符串print('hell
转载
2023-11-26 18:48:28
82阅读
# 使用Python实现FBP算法（滤波反投影算法）
滤波反投影（FBP, Filtered Back Projection）算法是一种常用的图像重建技术，尤其在医学成像（如CT扫描）中。本文将详细介绍如何在Python中实现该算法，从基本流程到每一步的代码实现，帮助小白们快速理解和上手。
## FBP算法流程
FBP算法的基本流程可以概括为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|---
## 代数重建算法在计算机断层扫描（CT）中的应用
计算机断层扫描（CT）是一种广泛应用于医学成像的技术，它通过多角度拍摄和计算机处理，构建出三维的内部结构图像。随着算法与计算技术的不断进步，代数重建算法（Algebraic Reconstruction Technique, ART）作为一种经典的图像重建方法，逐渐受到关注。本文将通过代码示例，介绍代数重建算法在CT中的应用，并通过图示加深理解
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重建算法Python实现指南
CT（计算机断层扫描）重建算法是医学成像领域的重要技术。对于刚入行的小白，理解和实现CT重建算法可能感觉复杂，但通过分步讲解，我们可以简化整个流程。下面，我将介绍CT重建算法的基本步骤，以及如何在Python中实现它。
## CT重建流程概述
我们可以将CT重建的流程分为几个关键步骤，如下表所示：
| 步骤 | 描述
这篇文章介绍了重构真正的开源代码（ Gradle Modules Plugin ）时应用的五种（最著名的）重构原理。 语境 当我为Gradle Modules Plugin （PR ＃73 ） 单独编译 module-info.java ，我注意到了一些重构的潜力。 结果，我提交了问题＃79 ，后来又通过PR ＃88 （尚未合并）解决了该问题，在其中重构了代码。 事实证明，重构比我最初想象
## 肺部CT配准算法及其在医学影像处理中的应用
### 引言
肺部CT配准算法是医学影像处理中的重要技术之一。通过将不同时间或不同扫描设备获得的肺部CT图像进行配准，可以实现对比度增强、病变定位、病变跟踪等应用。本文将介绍肺部CT配准算法的原理、实现方法，并给出Python示例代码。
### 肺部CT配准算法原理
肺部CT配准算法的目标是将多个CT图像对齐，使得它们在空间上完全或近似重合
原创
2023-08-25 16:03:28
547阅读
task4 图像滤波滤波器主要两类：线性和非线性。 线性滤波器：使用连续窗函数内像素加权和来实现滤波，同一模式的权重因子可以作用在每一个窗口内，即线性滤波器是空间不变的。如果图像的不同部分使用不同的滤波权重因子，线性滤波器是空间可变的。因此可以使用卷积模板来实现滤波。线性滤波器对去除高斯噪声有很好的效果。常用的线性滤波器有均值滤波器和高斯平滑滤波器。 (1) 均值滤波器： 平滑线性空间滤波器的输出
转载
2024-09-05 09:51:50
58阅读
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
1.算法描述CT重建算法大致分为解析重建算法和迭代重建算法，随着CT技术的发展，重建算法也变得多种多样，各有各的有特点。本文使用目前应用最广泛的重建算法——滤波反投影算法（FBP）作为模型的基础算法。FBP算法是在傅立叶变换理论基础之上的一种空域处理技术。它的特点是在反投影前将每一个采集投影角度下的投影进行卷积处理，从而改善点扩散函数引起的形状伪影，重建的图像质量较好。 上图应可以清晰的
转载
2023-06-30 22:31:49
398阅读
一，代码下载matlab_医学CT重建ART，SART算法-自然语言处理文档类资源二、ART算法1、基本思想ART迭代算法的基本思想是先将连续的图像离散化，再采用CT成像的离散模型重建图像。其给定初始图像，先通过正投影得到投影图像，然后计算当前投影与实际测量投影之间的误差用以估计当前图像的修正值，这个修正值是对每一条射线逐条迭代修正并分配到射线穿过的像素上，再进行反投影和累加等处理。2、算法实现步
转载
2024-01-04 17:24:37
394阅读
CT cbct形变配准算法 python
在医学成像领域，CT (计算机断层扫描) 和 CBCT (锥形束计算机断层扫描) 已广泛应用于诊断和治疗方案制定。然而，由于成像过程中患者的位置移动以及其他因素，图像间的形变配准成为必要的步骤。本文将探讨使用 Python 来实现 CT 与 CBCT 之间的形变配准算法，帮助我们实现精准的医疗图像处理。
## 背景描述
形变配准的流程如下：
```
