MATLAB代数重建技术ART图像重建系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现了经典ART算法，支持CT与电阻抗成像（EIT）场景，提供投影数据预处理、迭代参数自定义界面及重建结果可视化功能，便于医学图像重建研究与应用。

详 情 说 明

MATLAB基础ART（代数重建技术）图像重建系统

项目介绍

本项目是基于MATLAB实现的代数重建技术（Algebraic Reconstruction Technique, ART）图像重建系统。该系统采用经典的迭代重建算法，旨在解决从投影数据中重建二维或三维图像的反问题。项目特别设计用于支持两种典型的成像场景：计算机断层成像（CT）和电阻抗成像（EIT），为研究人员和工程师提供一个灵活、可配置的基础重建平台。

功能特性

• 经典ART算法实现：核心迭代计算过程，用于逐步逼近真实图像。
• 多场景应用支持：适配CT（投影数据为射线积分）和EIT（投影数据与电导率分布相关）的物理模型。
• 投影数据预处理：提供数据归一化、去噪、修正等预处理功能，提升重建稳定性。
• 参数自定义界面：允许用户交互式设置松弛因子、最大迭代次数、收敛阈值等关键参数。
• 可视化与分析：实时显示重建过程、迭代收敛曲线，并生成包含误差指标（如均方根误差RMSE、结构相似性SSIM）的定量分析报告。
• 灵活终止条件：支持根据迭代次数或重建误差阈值等条件自动停止计算。

使用方法

1. 准备输入数据：准备投影数据矩阵和系统矩阵（描述成像几何关系）。
2. 配置算法参数：通过图形界面或脚本设置松弛因子、迭代上限、收敛容差等。可选择提供初始图像估计和掩模矩阵。
3. 执行重建：运行主程序，系统将进行迭代计算并显示中间结果。
4. 查看与保存结果：算法完成后，查看最终重建图像、收敛曲线及各项评估指标，并可将结果保存至本地。

系统要求

• 操作系统：Windows、macOS 或 Linux
• MATLAB版本：R2018a 或更高版本
• 必需工具箱：Image Processing Toolbox， Statistics and Machine Learning Toolbox（用于部分评估指标计算）

文件说明

主程序文件整合了系统的核心流程与控制逻辑。其主要能力包括：初始化重建环境与参数配置；调用数据预处理模块对原始投影数据进行标准化与校验；执行ART算法的迭代循环，在每次迭代中完成投影计算、误差反投影及图像更新；实时监控收敛状态并判断是否满足终止条件；最终负责组织重建结果的可视化展示与定量评估报告的生成。