比如MPR多平面重建，扫描的薄层横轴位可以得到对应位置的冠状位或者矢状位图像。
「NO.3 CT图像重建」 严格意义上讲,X线绕轴位照射一圈后,根据多个照射后投影,原始扫描数据经计算机采用特定的算法处理,最后得到能用于诊断的一幅横断面图像,该处理方法或过程被称为重建。而使用已形成的横断面图像,通过某些技术形成新的2D、3D图像,比如彩...
1 图像超分辨率重建介绍 图像超分辨率重建(Image super-resolution)是指通过使用计算机算法将低分辨率图像提升为高分辨率图像的过程。这项技术在计算机视觉和图像处理领域非常重要。 图像超分辨率重建的目标是通过增加图像中的细节和清晰度,使得低分辨率图像在视觉上更接近于高分辨率图像。这对于许多应用非常有用,例如高清电...
传统的“拉伸”型算法主要采用近邻搜索等方式,即对低分辨率图像中的每个像素采用近邻查找或近邻插值的方式进行重建,这种手工设定的方式只考虑了局部并不能满足每个像素的特殊情况,难以恢复出低分辨率图像原本的细节信息。因此,一系列有效的超分辨率重建算法开始陆续被研究学者提出,重建能力不断加强,直至今日,依托深度学习技...
CT常用的图像重建算法主要可以分为两类(不包含AI重建):一类是以Radon变换为理论基础的解析重建算法,另一类是以解方程为主要思想的迭代重建算法。今天和大家简单分享一下迭代重建算法。 迭代重建算法将图像数据视为未知图像矩阵,将在任何投影角处收集的投影数据与图像初始猜测解...
一、图像重建及后处理 (1)《A Deep Cascade of Convolutional Neural Networks for Dynamic MR Image Reconstruction》-2017年 摘要:受深度学习近期进展的启发,我们提出了一种框架,可利用深层级卷积神经网络(CNN)来重建欠采样的2D心脏磁共振(MR)图像的动态序列数据,实现加速数据采集过程。特别是,我们解决了笛卡尔欠采...
图像重建是一个数学工序，它的目的是把投影数据中的叠加效应除去，并营造出一个无重叠的原本物体的截面图像，这个数学工序叫做算法。02 反投影与滤波反投影 2.1 解方程组 早期的算法研究以解方程组和反投影方法为主。扫描得到的投影值 假设我们通过扫描得到了上面4个投影值，那么任务就是要还原出真实的衰减系数分布...
医学图像重建的目的就是得到上图的f(x,y)的图像。我们只能获取到投影的数据,也就是右边的sensor检测到的强度信息。当然上图来看,是把一个2D的图像投影成了1D的数据,那么这样肯定是无法复原的。 在投影的过程中,并不是上述这一个角度。上述的投影角度为0,是水平从左到右的。假设我们对角度旋转180度,每旋转1度...
本次发表的文章提出了一种通用型的深度学习和迭代重建融合框架（Hybrid DL-IR），其在快速 MRI、低剂量 CT 和快速 PET 三种临床场景中均展现出优异的图像重建性能。该融合模型可在百秒内实现 MR 单器官多序列扫描；可在辐射剂量仅 10% 的 CT 图像中消除噪声；可从 2~4 倍加速的 PET 采集中重建微小病灶。同...
图像超分辨率重建 超分辨率是计算机视觉的一个经典应用。超分辨率重建是指通过软件或硬件的方法,从观测到的低分辨率图像重建出相应的高分辨率图像,在监控设备、卫星图像遥感、数字高清、显微成像、视频编码通信、视频复原和医学影像等领域都有重要的应用价值。