python astra中FDK

Astra是一个用于CT重建的开源软件库，它支持多种重建算法，包括基于过滤的重建算法（如标准滤波器和扇形滤波器）和迭代重建算法（如SART和MLEM）。其中，FDK（Feldkamp-Davis-Kress）是一种常用的基于过滤的重建算法。

使用Astra进行FDK重建的步骤如下：

1. 导入Astra库

import astra

2. 定义重建参数

# 重建图像的大小
vol_geom = astra.creators.create_vol_geom(nx, ny, nz)

# 探测器的角度范围
angles = np.linspace(0, np.pi, num_angles, False)

# 探测器的数量和每个探测器的像素数
det_width = pixel_size * num_pixels
det_geom = astra.creators.create_detector_geom(detector_size, detector_size, det_width)

# 重建算法的参数
proj_geom = astra.create_proj_geom('cone', pixel_size, pixel_size, num_pixels, num_pixels, angles, source_origin, detector_origin)
proj_id = astra.create_projector('cuda', proj_geom, vol_geom)
recon_id = astra.data2d.create('-vol', vol_geom)

# 过滤器
fpb = 1.0
filter_type = 'ram-lak'
filter_id = astra.create_filter(filter_type, fpb)

# 重建迭代的次数
num_iterations = 10

3. 加载投影数据

# 投影数据的大小为 num_angles x num_pixels x num_slices
sinogram_id = astra.data2d.create('-sino', proj_geom, data)

4. 进行重建

# 进行重建
astra.algorithm.run(astra.astra_dict('FDK_CUDA'), sinogram_id, recon_id, filter_id, num_iterations)

# 获取重建图像
recon = astra.data2d.get(recon_id)

其中，FDK_CUDA是Astra中用于FDK重建的算法名称，可以根据需要选择其他算法。另外，投影数据需要按照Astra的要求进行格式化，具体可以参考Astra的文档。

需要注意的是，上述代码中使用了CUDA加速，因此需要安装相应的CUDA库并配置好环境。如果没有CUDA环境，可以使用CPU版本的Astra库进行重建。