基于MATLAB的医学CT图像多模态重建算法研究及可视化系统

资 源 简 介

本项目实现了医学CT图像的多种重建方法，包括滤波反投影、迭代重建和深度学习超分辨率算法。提供完整的数据预处理、重建实现和结果对比分析功能，支持医学影像的精准重建和可视化。

详 情 说 明

医学CT图像的多模态重建算法研究及可视化系统

项目介绍

本项目旨在研究和实现多种医学图像重建算法，通过对比传统滤波反投影算法、迭代重建算法和深度学习超分辨率重建方法，提供完整的图像重建解决方案。系统包含数据预处理模块、三种核心重建算法实现模块、结果对比分析模块和可视化界面。用户可选择不同重建方法，调整参数，并获得定量评估指标（如PSNR、SSIM）和可视化对比结果。

功能特性

• 多模态重建算法：集成滤波反投影重建算法（FBP）、基于最大似然期望的迭代重建算法（ML-EM）和卷积神经网络超分辨率重建（SRCNN）三种核心算法
• 完整的处理流程：支持从原始投影数据到高质量重建图像的全流程处理
• 参数可配置：提供灵活的扫描几何参数和算法参数调整功能
• 定量评估：自动计算PSNR、SSIM等图像质量评估指标
• 可视化对比：生成多子图对比显示界面，直观展示不同算法的重建效果
• 标准化输出：输出符合DICOM标准的医学图像和详细的评估报告

使用方法

1. 数据准备：

- 准备原始投影数据（.raw格式） - 配置系统参数文件（.json格式） - 准备参考图像（.dcm格式） - （可选）准备SRCNN预训练模型（.mat格式）

1. 运行系统：

- 启动主程序 - 选择重建算法和相应参数 - 执行重建过程

1. 结果分析：

- 查看生成的重建图像（.dcm格式） - 阅读质量评估报告（.pdf格式） - 分析可视化对比图（.fig和.png格式） - 查看参数配置文件（.mat格式）

系统要求

• 操作系统：Windows 10/11 或 Linux Ubuntu 16.04+
• 软件环境：MATLAB R2018b 或更新版本
• 硬件建议：

- 内存：≥8GB RAM - 存储空间：≥2GB 可用空间 - GPU：支持CUDA的NVIDIA显卡（用于加速深度学习重建）

文件说明

主程序文件作为整个系统的核心控制单元，负责协调各个功能模块的调度与执行。它实现了用户交互界面，能够接收输入的投影数据与系统参数，并根据用户选择的算法类型调用相应的重建处理模块。该文件还集成了结果对比分析功能，自动生成质量评估指标和可视化对比图，最终将重建结果和评估报告输出到指定目录。