基于神经网络的统计迭代CBCT重构实现

资源摘要信息:"该资源是一个基于Matlab及Matconvnet的开源项目，旨在实现统计迭代算法进行CBCT（计算机断层扫描）图像的去模糊和重构。CBCT技术广泛应用于医学影像领域，能够提供快速且相对较低剂量的三维影像。然而，获取到的影像往往存在模糊不清的问题，这就需要有效的去模糊算法来提高影像的清晰度。该开源项目提供了一种基于神经网络的方法来解决这一问题。 项目中包含了几个关键的文件夹和文件： - 数据文件夹：包含具有特定入射光子数（$5e^3$）的CS（压缩感知）幻象投影和无噪声的原始CS幻象数据，这些数据用于算法的训练和测试。 - CPP文件夹：提供了3D投影的过程实现，包括用于Linux系统的updateu_method_cs.mexa64和适用于Windows系统的updateu_method_cs.mexw64编译文件。 - 型号文件夹：存放了训练完成的模型，这些模型可以直接用于去模糊和重构影像。 - 评估文件夹：包含了用于评估重构影像质量的指标函数，例如峰值信噪比(PSNR)、结构相似性指数(SSIM)和改进的信噪比(ISNR)。 - 实用程序文件夹：包含了多个辅助功能，比如用于加载训练模型的函数。 - Cal_Deblur.m：这是一个去模糊函数，它将去噪相位封装在一个函数中。 - iter_cs.m：这是一个演示CS幻象的函数，可以通过它来展示算法的工作过程。 为了使用该项目，需要满足一些先决条件，具体要求如下： - 拥有Matlab环境，且至少为Matlab16b版本，并且在Linux系统上经过测试。 - 按照官方安装说明安装Matlab及Matconvnet。 - 对于使用Windows系统的用户，可能还需要安装Windows版本的mex编译文件，以确保CPP文件夹中的3D投影过程能够在相应的系统上运行。 使用该项目的步骤如下： 第一步是通过git命令克隆代码库： ``` git clone https://github.com/HUST-Shan/Deblur-CBCT.git cd Deblur-CBCT ``` 第二步是运行CS幻象演示： ``` iter_cs.m ``` 通过以上步骤，用户可以开始在Matlab环境中使用该项目，进行CBCT图像的去模糊和重构工作。 该开源项目是CT图像处理和计算机视觉领域中的一个重要资源，特别是在医学影像处理方面。通过将神经网络和统计迭代算法相结合，该项目为CBCT影像的改善提供了一种高效的技术手段。同时，由于其开源性质，该代码库也允许研究人员和开发者进一步研究和改进算法，以适应不同的应用场景和需求。"