FBP重建算法是一种基于滤波的反投影方法,它通过对CT数据进行多次滤波和反投影操作,逐步提高图像的分辨率。FBP算法具有计算量小、成像速度快等优点,适用于实时CT成像系统。 4.FBP重建算法原理 FBP重建算法的原理是将CT数据经过一系列滤波器进行滤波,然后对滤波后的数据进行反投影操作。滤波器的设计可以根据不同的需求进...
FBP算法是基于CT扫描数据的线性变换和滤波过程。首先,将原始的CT数据进行线性变换,得到投影数据。然后,对投影数据进行滤波,去除噪声和干扰。最后,利用逆变换将滤波后的投影数据恢复为重建图像。 4.Python实现FBP算法 以下是使用Python实现FBP算法的示例代码: ```python import numpy as np from scipy.special import ...
实验列表实验一 Matlab重建实验-FBP算法 1 实验二 GATE实验-探测器几何构建 3 实验三 GATE实验-射源仿真 4 实验四 GATE实验-假体仿真 5 实验五 ROOT实验-数据处理 6 实验六 PET系统设计实验-空间分辨率测试 7 实验七 PET系统设计实验-灵敏度测试 9 实验八 SPECT系统设计实验-准直器设计 10 实验九 SPECT系统...
1) FBP是一种解析算法，重建速度快，对计算设备要求低，几乎扫描结束的同时就出来图像了，我们看到的CT上扫描实时预览图多为这种方法重建得到；2) FBP算法依赖于投影数据的完整性，因此必须有足够的剂量才能重建出质量较好的图像；3) FBP没有考虑噪声模型对图像的影响，对噪声的控制只能通过在频域上加窗函数来实现，...
准精确算法是通过离散化解析的重建公式实现的,这些重建公式都是利用3D Radon变换,由推广的Grangeat锥束重建理论发展而来。这类算法包括Defrise 等的零边界方法[10],Kudo等的虚拟圆方法[11]和T鲫的mHilbert滤波实现的局 部ROI方法[12]。但是,为了能象FBP(the filtered backprojection)算法一 样对数据进行连续处理,...
Python FBP重建算法基于滤波和反投影的原理。首先,通过投影数据得到原始图像的投影信息。然后,对投影数据进行滤波操作,以增强图像中高频信息并抑制噪声。最后,通过反投影操作将滤波后的数据映射回图像空间,得到重建图像。 步骤 1. 数据准备:首先,需要收集一组投影数据,通常是通过CT扫描或其他成像技术获取的。投影数据是...
局部FBP图像重建算法的研究
通讯作者 :李坤成,Email:likuncheng1955@yahoo.com.cn·影像技术学·FBP、ASiR和VEO重建算法对腹部CT图像质量的影 响杨 晶,高艳,李坤成,李岩,张秋杭,杜祥颖【摘要】 目的 :探讨传统滤波反投影法(FBP),自适应统计迭代重建技术(ASiR)和基于模型的迭代重建(VEO)3 种重 建技术对常规剂量腹部薄层CT图像质量的...
百度试题 结果1 题目在CT扫描中,使用滤波反投影算法(FBP)重建图像时,通常会遇到什么问题? A. 图像过于清晰 B. 图像分辨率提高 C. 图像噪声增加 D. 图像对比度降低 相关知识点: 试题来源: 解析 C 反馈 收藏