基于MATLAB的医学CT图像重建系统 - 滤波反投影算法实现

资 源 简 介

本MATLAB项目实现医学CT图像重建系统，支持投影数据预处理、多种滤波器选择（Ram-Lak、Shepp-Logan等）的滤波反投影算法，并提供可视化参数调整界面，便于医学图像分析与研究。

详 情 说 明

基于滤波反投影算法的医学CT图像重建系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的医学CT图像重建系统，基于经典的滤波反投影（Filtered Back Projection, FBP）算法。系统能够将原始投影数据（sinogram）重建为高质量的断层图像，支持多种滤波器选择和参数调整，并提供直观的可视化界面和图像质量评估功能。

该系统适用于医学影像研究、CT成像算法教学以及工业无损检测等领域，为使用者提供了一个功能全面、操作便捷的图像重建工具。

功能特性

核心功能模块

• 数据预处理：支持原始投影数据的标准化处理和格式转换
• 图像重建：基于滤波反投影算法实现精确的图像重建
• 滤波器库：提供Ram-Lak、Shepp-Logan、Cosine等多种滤波器选择
• 交互式界面：可视化参数调整和实时预览功能
• 多维可视化：支持二维切片和三维体数据的展示
• 质量评估：自动计算信噪比（SNR）、对比度噪声比（CNR）等量化指标

技术特点

• 采用频域滤波与卷积运算优化重建效率
• 实现雷登变换与逆变换的精确计算
• 支持DICOM格式兼容输出
• 提供重建过程动画展示和参数优化建议

使用方法

数据输入

1. 投影数据：准备sinogram格式的二维矩阵数据（角度×探测器单元）
2. 扫描参数：设置扫描角度范围、角度间隔、探测器数量等参数
3. 重建参数：选择滤波器类型、截止频率、插值方法等选项
4. 图像参数：定义重建图像尺寸和像素间距

操作流程

1. 加载投影数据和参数配置文件
2. 在图形界面中调整重建参数并预览效果
3. 执行图像重建算法
4. 查看重建结果和质量评估报告
5. 导出重建图像和分析结果

输出结果

• 重建后的二维灰度图像（DICOM兼容格式）
• 详细的图像质量评估报告
• 重建过程可视化动画
• 基于质量评估的参数优化建议

系统要求

硬件环境

• 内存：至少8GB RAM（推荐16GB以上）
• 处理器：Intel i5或同等性能以上
• 存储空间：1GB可用磁盘空间

软件环境

• 操作系统：Windows 10/11，Linux，macOS
• MATLAB版本：R2018b或更高版本
• 必要工具箱：Image Processing Toolbox，Signal Processing Toolbox

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能模块，包括投影数据的读取与预处理、重建参数的配置与验证、滤波反投影算法的完整实现流程、重建结果的可视化展示以及图像质量的量化评估。该文件通过模块化设计将数据输入、算法处理、结果输出等环节有机结合，为用户提供一站式的CT图像重建解决方案，同时支持命令行和图形界面两种操作模式。