前一篇中介绍了一种双向的递归神经网络，将数据进行正序输入和倒序输入，兼顾向前的语义以及向后的语义，从而达到更好的分类效果。 之前的两篇使用递归神经网络做的是分类，可以发现做分类时我们不需要使用时序输入过程中产生的输出，只需关注每个时序输入产生隐藏信息，最后一个时序产生的输出即最后的输出。&nb
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2023-11-19 10:28:16
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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
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2024-03-10 13:26:35
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# 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
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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
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2023-08-06 20:23:34
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康宁 赵汗青 李霖龙摘要：本文采用反向求解的方法，在旋转中心任选的情况下，利用几何法确定旋转中心、用特殊值法快速求解探测器的间距、利用穷尽算法求出探测器的方向。在标定参数后，利用滤波反投影重建算法进行重建图像。关键词：CT系统；参数标定；成像原理；滤波反投影；窗口处理中图分类号：O29 文献识别码：A 文章编号：1001-828X(2018)021-0360-03引言二维CT系统由发射器一探测器系
# PyTorch重建图像
在深度学习的领域中，图像重建是一个重要的研究方向。其目标是从某种形式的损坏或降噪图像中恢复真实图像。PyTorch是一个流行的深度学习框架，广泛应用于医学图像处理、自动驾驶和计算机视觉等领域。本文将介绍如何使用PyTorch进行图像重建，提供相关的代码示例，并探讨相关的理论背景。
## 图像重建概述
图像重建的基本理念是使用算法从不完整或低质量的图像中重建出高质量
图像三维重建技术简介广义上，三维重建是指对某些三维物体或者三维的场景的一种恢复和重构，重建出来的模型，方便计算机表示和处理。实际上，三维重建是对三位物体或者场景图像描述的一种逆过程，由二维的图像还原出三维的立体物体或者场景。因此三维重建技术是在计算机中建立表达客观世界的虚拟现实的关键技术。三维重建是指根据基于一个视图或者多个视图所获得的物体或者场景的图像重建三维模型的过程。由于单视图的信息很单一,
# 使用投影图像重建CT：Python的应用
计算机断层扫描（CT）是一种利用X射线进行成像的技术，广泛应用于医学诊断中。CT图像的生成过程涉及将多个投影图像进行重建。本文将介绍如何使用Python进行投影图像的重建，并提供相应的代码示例。
## 1. 投影图像的基础
在进行CT扫描时，机器会发出多角度的X射线，经过身体后，形成多个投影图像。这些图像包含了组织的密度和组成信息，随后需要通过重
心得体会 初学opencv发现opencv3.2(下载链接在附录)是没有xfeatures2d等模块的。第三方库opencv_contrib是在GitHub上。（下载链接在附录）。那么问题就在于怎么把原Opencv与opencv_contrib合成一个工程，这不仅仅对于加载头文件等有帮助，而且对欣赏源码也很有帮助。通过cmake（下载链接在附录）编译合成一个工程无疑是最好的解决方法。 1.准备工具
# 用Python实现CT重建
## 介绍
CT（Computed Tomography）扫描是一种常见的医学成像技术，通过X射线扫描生成人体或物体的三维图像。CT重建是对CT扫描中获取的二维投影数据进行处理，恢复出物体的三维结构。在本文中，我们将介绍如何使用Python实现CT重建的基本算法，并通过代码示例演示实际操作过程。
## 什么是CT重建
CT重建是指根据CT扫描得到的一系列二维
原创
2024-02-25 04:54:54
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# 用Python进行CT扫描图像重建
## 简介
计算机断层扫描(Computed Tomography, CT)是一种通过获取多个不同角度上的X射线投影图像，并利用这些投影图像来重建物体内部结构的成像技术。在CT重建中，我们可以使用Python编程语言来实现。
## CT扫描原理
CT扫描原理基于射线在物体内的吸收特性，通过多个方向上的X射线投影图像，可以推断出物体内部的结构信息。CT扫描
原创
2023-07-27 09:04:37
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主要参考资料为 《医学图像重建入门》（曾更生，2009）1. 断层成像断层成像可以理解为 “根据射线穿透物体后的结果反推物体内部的影像”。其过程是一个数学问题。如下图1所示，投影的过程为，射线沿某个方向（如从左至右、从下到上）穿过物体，穿过各个元素后数值累加，则有:\[x_1 + x_2 = 5, \quad x_3 + x_4 = 4, \quad x_1 + x_3 = 7, \quad x_
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2023-09-08 09:04:52
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对于医学图像的处理，ITK是一个具有丰富资源的库，专门对医学图像进行分割和配准，里面有丰富的函数。ITK可以直接读取单张的CT图像或者是序列的CT图像，最近新版本的VTK也可以实现这一功能，但对于CT头文件的读取，VTK显然没有ITK可以获得更加全面的信息。在安装ITK时一直出现无法解析的外部符号这个问题，这应该是有的lib库找不到的原因，但我把cmake编译出的所有li
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2024-05-10 19:00:03
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本文为美国普渡大学（作者：Pengchong Jin）的博士论文，共99页。基于模型的图像处理是一系列技术的集合，为解决成像系统中的逆问题提供了一个系统框架。在本论文中，利用基于模型的方法解决了CT成像系统中存在的三个问题：具有二维平行光束和三维多层结构的单能量X射线CT的图像重建，单能量X射线CT的同时图像重建和光束硬化校正，同时对CT图像进行金属伪影消除和图像分割。在第一个主题中，研究了基于模
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2024-08-24 09:09:37
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ART算法的简介大家好，半个多月之前，我介绍了Radon变换和直接反投影以及滤波反投影的算法，现在向大家介绍一下ART算法，这是另一种CT图像重建的算法，同时给出Python实现。下面先简单地介绍一下投影矩阵的生成和ART算法的数学基础。 投影矩阵是代数重建算法的基础，它将投影数据和断层图像联系了起来，投影矩阵的计算方法也将影响重建图像的质量，投影矩阵的模型可以分为以下几种：把射束看为是宽度为0，
CT三维重建主要有六种基本后处理方法 多层面重建（MPR）最大密度投影（MIP）表面阴影遮盖（SSD）容积漫游技术（VRT）曲面重建（CPR）虚拟内镜技术（VE）多层面重建（MPR）多层面重建是最基本的“三维”重建成像方法，是二维的图像序列，和我们最熟悉的轴位图像是一个“家族”的。MPR适用于任一平面的结构成像，以任意角度观察正常组织器官或病变，可以显示腔性结构的横截面以观察腔隙的狭窄程
辅助类分类：1）窗口初始化函数2）窗口处理和事件处理函数3）定义场景绘制循环函数4）三围物体绘制函数5）颜色索引表装入函数6）空闲事件处理函数下面设计了一个程序，该程序尽可能涵盖辅助库的所有函数。该程序实现的功能是：定义键盘的功能，0~9及a分别表示选择11种基本形体的一种进行绘制；定义鼠标的功能为：左键按下表示选择实心显示模式，右键按下表示选择网状显示模式；空闲事件的功能定义为：反复的对形体进行
# Python CT切片图像三维重建
随着医学影像技术的不断发展，CT扫描已经成为临床诊断中不可或缺的工具之一。CT扫描通过对人体进行大量的X射线扫描，获取多个不同角度的图像切片，然后利用计算机技术将这些图像进行重建，生成人体的三维结构图像。在这个过程中，Python作为一种强大的编程语言，可以帮助我们对CT图像进行处理和重建。
## CT图像切片
CT图像是由一系列的二维图像切片组成的，
原创
2024-03-08 07:27:01
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一．收集样本正样本：待检目标样本负样本：其它任意图片PS.所有样本图片都应该有同一尺寸，如20 * 20ACDSee软件：对图像批量处理为20x20大小的图片1.把所有正样本图片放在posdata的文件夹下，把所有负样本图片放在negdata文件夹下 负样本数量应大于正样本数量，如(3:1)，否则在训练时会陷入死循环。。。1.分别为正样本和负样本创建描述文件(1)为正样本创建描述文件格式文件inf
