使用Astra对多张二维锥束扫描图片的三维数组数据进行FDK重建python

由于Astra是一个高效的GPU加速的CT重建库，它允许我们使用Python来进行图像重建。下面是一个简单的示例，演示如何使用Astra对多张二维锥束扫描图片的三维数组数据进行FDK重建。

import astra
import numpy as np

# 定义扫描几何参数
num_slices = 32 # 图像层数
num_detectors = 512 # 探测器数量
det_size = 0.1 # 探测器单元大小
sod = 1000.0 # 源到物体距离
sdd = 1200.0 # 源到探测器距离

# 构建锥束几何
vol_geom = astra.create_vol_geom(num_slices, num_slices, num_slices)
proj_geom = astra.create_proj_geom('cone', det_size, det_size, num_detectors, num_detectors, 0, 0, sdd / sod)

# 生成投影数据
proj_data = np.random.rand(num_slices, num_detectors, num_detectors).astype('float32')
proj_id = astra.create_projector('cuda', proj_geom, vol_geom)
sinogram_id = astra.data3d.create('-sino', proj_geom, proj_data)

# 重建图像
recon_id = astra.data3d.create('-vol', vol_geom)
alg_cfg = astra.astra_dict('FDK_CUDA')
alg_cfg['ProjectionDataId'] = sinogram_id
alg_cfg['ReconstructionDataId'] = recon_id
alg_id = astra.algorithm.create(alg_cfg)
astra.algorithm.run(alg_id)

# 获取重建结果
recon = astra.data3d.get(recon_id)

在上面的代码中，我们首先定义了扫描几何参数，然后根据这些参数创建了锥束几何和投影数据。接着，我们使用Astra的FDK算法进行图像重建，并获取重建结果。最后，我们可以将重建结果可视化或进行其他后续处理。

需要注意的是，上述代码仅适用于单个扫描。如果有多个扫描需要重建，可以将每个扫描的投影数据合并成一个三维数组，并为每个扫描创建一个投影几何对象，然后在运行算法时将它们一起传递给Astra。