CASToR 2.0.1用户指南:PET图像重建软件

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CASToR(Customizable and Advanced Software for Tomographic Reconstruction)是一款专注于核医学成像,特别是基于正电子发射断层扫描(PET)图像重建的开源C++软件。此用户手册提供了CASToR的基本功能、架构、安装方法以及如何开始使用它的详细步骤。 CASToR的主要特点在于其高度可定制化和先进的算法支持。它涵盖了迭代优化算法和分析算法,同时也允许用户根据需求添加其他可能的重建算法类型。这使得CASToR在处理PET图像时具有灵活性和高效性,能够适应不同的研究和临床应用。 CASToR的架构分为几个关键部分,包括迭代优化算法,如代数重建技术(ART)或最大似然期望值最大化(MLEM),以及分析算法,如滤波反投影(FBP)。此外,还有其他可能的算法类型,可以根据研究需求进行选择或开发。 软件的安装过程考虑到了不同操作系统的兼容性,包括32位和64位系统,以及对数据精度的调整。在Unix系统上,提供了使用Makefile和CMake两种编译方式。对于Windows系统,CASToR可以使用Visual Studio直接编译,或者使用MinGW进行跨平台编译。同时,也提供了静态二进制文件供用户直接使用。 在开始使用CASToR时,用户需要了解其主要执行文件`castor-recon`,它可以用于执行重建任务。手册中还包含了基准测试的说明,以便用户评估CASToR的性能。为了使用自己的数据集,用户需要了解如何正确输入数据,并能读取CASToR重建后的图像。 在与扫描仪系统的集成方面,CASToR特别支持PET系统的集成。它可以使用通用几何文件(.geom)或预计算的查找表文件(.lut)来适应特定的PET扫描仪。这样,CASToR就能够根据不同的硬件配置进行精确的图像重建。 总而言之,CASToR作为一款强大的图像重建工具,为核医学成像提供了全面的解决方案。无论是研究者还是临床工作者,都可以通过这个开源平台实现定制化的图像处理,提升PET图像的质量和分析效率。通过深入理解这个用户手册,用户将能够有效地利用CASToR的功能,进行高质量的图像重建工作。
2008-11-28 上传
医学图像处理手册(第一部分).这是从Springer上下载的原版电子书. 以下是其英文介绍. About this book Handbook of Biomedical Image Analysis: Segmentation Models (Volume I) is dedicated to the segmentation of complex shapes from the field of imaging sciences using different mathematical techniques. This volume is aimed at researchers and educators in imaging sciences, radiological imaging, clinical and diagnostic imaging, physicists covering different medical imaging modalities, as well as researchers in biomedical engineering, applied mathematics, algorithmic development, computer vision, signal processing, computer graphics and multimedia in general, both in academia and industry . Key Features: - Principles of intra-vascular ultrasound (IVUS) - Principles of positron emission tomography (PET) - Physical principles of magnetic resonance angiography (MRA). - Basic and advanced level set methods - Shape for shading method for medical image analysis - Wavelet transforms and other multi-scale analysis functions - Three dimensional deformable surfaces - Level Set application for CT lungs, brain MRI and MRA volume segmentation - Segmentation of incomplete tomographic medical data sets - Subjective level sets for missing boundaries for segmentation Written for: Researchers and educators involved in imaging sciences, biomedical engineering, medical applications, applied mathematics, algorithmic developers, computer vision, signal processing, computer graphics and multimedia in general, both in universities and industry, universities with Biomedical Engineering Departments, Medical Research Departments, Engineering Departments, Electrical and Computer Engineering Department