MATLAB实现CT图像三维重建与扇束数据可视化

CT图像三维重建是一种计算机断层扫描（Computed Tomography, CT）技术的高级应用，它利用MATLAB编程实现对二维投影数据的处理和三维图像的重构。在本文档中，作者提供了一个MATLAB脚本，用于演示如何从CT扫描数据中生成三维图像，这涉及到关键步骤包括数据预处理、扇束成像和重建算法。 首先，程序从MATLAB自带的MRI数据集中加载数据，通过`squeeze`函数压缩数据维度并将其赋值给变量`ph`。用户被提示输入一个1到128之间的数字，代表需要处理的CT片号，通过`inputdlg`函数获取用户输入后，程序会从`ph`中提取对应片的图像。 接下来，程序设置了几个参数，如像素距离`D`，表示从扇束顶点到旋转中心的距离；以及不同间距的扇束传感器，分别是`dsensor1`、`dsensor2`和`dsensor3`。`fanbeam`函数用于计算不同间距下扇束的数据值，同时返回传感器位置（`sensor_pos`）和旋转角度（`fan_rot_angles`）信息。 图像的三维重建是通过`fanbeam`函数来实现的，该函数根据用户选择的参数生成一系列的二维扇束图像，并将这些数据映射到三维空间。生成的三维图像`F3`通过`imagesc`函数展示，其在扇束旋转角度和传感器位置上进行色彩编码，`colormap`和`colorbar`命令用于设置颜色映射和显示颜色刻度。最后，程序通过`xlabel`和`ylabel`定义了坐标轴，`output_size`则确保了输出图像的大小适应原始数据。 这个MATLAB代码片段提供了一个基础框架，用于教学或研究CT图像三维重建的技术，尤其适合那些想要了解CT成像原理以及如何用编程语言处理CT数据的人。通过这个例子，学习者可以了解到如何将二维CT数据转换为三维模型，这对于医学影像分析、机器学习和图像处理等领域都具有重要意义。