使用Astra对多张二维锥束扫描切片数据进行FDK重建python

在进行多张二维锥束扫描切片数据的FDK重建之前，需要先安装Astra工具包。以下是使用Astra对多张二维锥束扫描切片数据进行FDK重建的Python代码示例：

import numpy as np
import astra

# 设置重建参数
num_slices = 100  # 切片数
num_angles = 180  # 角度数
det_count = 256  # 探测器数量
det_size = 1.0  # 探测器尺寸
vol_shape = (256, 256, 100)  # 体素形状
vol_origin = (0, 0, -100)  # 体素原点
vol_spacing = (1, 1, 1)  # 体素间距

# 生成投影数据
proj_data = np.random.rand(num_angles, det_count)

# 创建几何体
proj_geom = astra.create_proj_geom('cone', det_size / 2, det_size / 2, -det_count / 2, det_count / 2,
                                   np.linspace(0, np.pi, num_angles, False), 1000, 0)

vol_geom = astra.create_vol_geom(vol_shape, vol_origin, vol_spacing)

# 创建投影ID
proj_id = astra.create_projector('cuda', proj_geom, vol_geom)

# 创建重建ID
recon_id = astra.data3d.create('-vol', vol_geom)

# 进行FDK重建
astra.data3d.fdk(proj_id, proj_data, recon_id)

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

# 显示重建结果
import matplotlib.pyplot as plt

plt.imshow(recon_data[:, :, 50], cmap='gray')
plt.show()

在代码中，我们首先设置了重建参数，包括切片数、角度数、探测器数量、探测器尺寸、体素形状、体素原点和体素间距。然后，我们生成了随机投影数据，并创建了投影和体积的几何体。接着，我们创建了投影和重建的ID，并使用`astra.data3d.fdk`函数进行FDK重建。最后，我们获取了重建结果，并使用matplotlib库显示了重建图像。