SCU BME 医学图像处理 本文件为反投影重建（直接反投影、RL反投影、SL反投影）和中心面片法重建CT图像。 将文件添加到matlab运行路径后，打开main_program.m运行，出现反投影重建结果。 打开slice.m文件，运行出项中心面片法运行结果。

基于CT图像的自动肺实质分割方法

基于深度学习的肺炎医学CT图像分类算法研究_吴云峰.caj

心脏肥大CT图像数据集（共５００多张CT图像），此数据集经过处理并从原始数据集中取出。使用CSV信息，分离了心脏肿大的图像，用CLAHE处理，并将其调整为128＊128的高度和宽度。训练图像和测试图像按11的比例等分。

老年痴呆CT数据集，使用模糊彩色图像增强(FCIE)算法重建原始脑MRI数据集。轻度痴呆中度痴呆非轻度痴呆非常轻度痴呆共计6400张MRI图像，训练-验证-测试的分割比例为75% -15- 10%。

肺部疾病CT图像数据集，该数据集包含三个不同的类别，包括健康、1型疾病和2型疾病。训练文件夹这个文件夹有用于训练模型的图像，它被分为与类名称相同的子文件夹。Test文件夹该文件夹包含用于测试模型的图像，它被分为与类名称相同的子文件夹。共300多张肺部CT图像

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 ,

论文Deep_Convolutional_Neural_Network_for_Inverse_Problems_in_Imagin

CT重建过程中的各种工具类算法（包括产生稀疏视角图像、各种格式数据变换）