基于matlab的CT重建算法

资 源 简 介

基于matlab的CT重建算法

详 情 说 明

CT（计算机断层扫描）重建是医学影像处理中的核心技术，其目标是通过投影数据反推出物体内部的断层图像。MATLAB凭借强大的矩阵运算和丰富的图像处理工具箱，成为实现CT重建算法的理想平台。

核心实现思路 CT重建通常分为解析法和迭代法两大类。解析法以滤波反投影（FBP）为代表，其MATLAB实现会涉及三个关键步骤：首先对投影数据执行Radon变换获取正弦图，然后设计合适的滤波器（如Ram-Lak滤波器）进行频域修正，最后通过反投影运算重建图像。迭代法则如代数重建技术（ART），通过建立线性方程组并迭代优化解来逼近真实图像，MATLAB中可利用矩阵运算快速实现投影矩阵的构建和误差修正。

MATLAB的独特优势 内置Radon和iRadon函数可直接完成投影/反投影计算 矩阵化编程能避免显式循环，显著提升重建速度 图像显示工具可实时观察重建效果，支持窗宽窗位调节 丰富的优化工具箱便于实现正则化等高级算法

实际应用中需注意射束硬化校正、噪声抑制等问题，MATLAB还可结合深度学习工具箱实现基于神经网络的端到端重建。这种将传统算法与新兴技术融合的方式，正在推动CT重建领域的发展。