Matlab实现CNN-MAR: X射线CT金属伪影去除技术

资源摘要信息:"本资源提供了一套用于处理X射线计算机断层摄影（CT）图像中金属伪影减少的卷积神经网络（CNN）相关Matlab代码。具体来讲，这些代码实现了CNN-MAR（Convolutional Neural Network-based Metal Artifact Reduction）算法，旨在通过深度学习技术优化处理CT扫描中由于金属物体造成的伪影问题。CNN-MAR技术能够有效地识别并减少这类伪影，从而改善图像质量，为医疗诊断提供更加清晰准确的图像信息。 开发这套代码的作者是张彦波博士和于恒勇博士，两位来自马萨诸塞州洛厄尔大学的研究人员。版本号为1.0，发布日期是2018年3月24日。本代码经过在特定环境下的测试，包括Windows 10操作系统、Matlab R2016a、Microsoft Visual C++ 2012和NVIDIA GeForce GTX 970 GPU卡。 代码的运行需要依赖MatConvNet工具箱，这是一个专门用于Matlab环境下的深度学习库。如果用户在运行过程中遇到兼容性问题，官方建议查看MatConvNet的官方文档进行问题解决。代码支持在CPU或GPU模式下运行，能够支持用户构建自己的神经网络模型，并提供了训练好的神经网络模型、小型训练数据样本以及三个示例数据集供用户参考。 资源包中的文件夹结构和文件功能如下： 1. Demo_CNNMAR.m：这是一个示例脚本文件，提供了如何使用CNN-MAR方法和评估的具体案例。 ***nmar文件夹：包含了实现CNN-MAR算法的核心函数和脚本。 3. 数据文件夹：包含了用于训练的示例数据集和与金属物体相关的伪影数据。 此外，该资源还标有“系统开源”的标签，意味着资源的代码是开放源代码的，用户可以自由地下载、使用和修改代码，但需遵守相应的许可协议。 需要注意的是，由于代码运行涉及到深度学习和图像处理等技术，用户应当具备一定的计算机科学和相关领域的基础知识，并熟悉Matlab编程环境以及MatConvNet工具箱的使用。同时，为了保证代码能够在用户的测试环境中正常运行，建议用户仔细阅读官方文档和相关说明，确保所有依赖库和环境配置正确无误。"