73、介入成像中的技术与应用：2D X射线摄影/透视和3D锥束CT

最新推荐文章于 2025-10-21 14:17:35 发布
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介入成像中的技术与应用：2D X射线摄影/透视和3D锥束CT

1. 介入成像系统概述

在介入医学领域，多种成像系统发挥着关键作用。Zeego和Pheno系统安装在机械臂上，能够实现多种操作路径和床体位置，这种灵活性使其在传统血管造影手术以及混合用途的“杂交”介入手术室中得到广泛应用。随着介入手术日益复杂，对成像的要求也不断提高，许多医院在“杂交”手术室中安装了多模态系统，将CT或MR与血管造影C臂结合，并实现患者在各系统间的流畅转移，这代表了多模态图像引导治疗的最新水平。

介入式多探测器CT（MDCT）系统也值得关注。术中多探测器CT系统在原理上与诊断CT相似，但更适合用于图像引导的介入手术，其主要特点包括便携性、低功率需求、能与多种手术床设置集成，以及更大的中心孔径以适应不同患者体位并便于接近手术区域，例如BodyTom和Airo系统。此外，将诊断级CT扫描仪直接引入手术室也是多年来的研究热点，目前出现了轨道式CT扫描仪，可沿患者纵轴移动以实现螺旋扫描和容积采集。

CBCT系统具备3D成像和透视的双重能力，3D成像可用于导航和手术结果的3D可视化，透视则用于设备放置过程中的实时成像。而上述CT系统通常不具备透视功能，因此常与透视C臂结合使用，如早期的Picker CT扫描仪和近期的Angio CT。

2. 介入放射学应用
2.1 神经介入手术

神经血管介入手术通常采用大探测器（40×30 cm²）的双平面血管造影系统，可实现成人头部的2D和3D成像。目前，微创神经介入手术的主要治疗目标有三个：破裂和未破裂动脉瘤的治疗、动静脉畸形（AVM）的栓塞以及急性出血性和缺血性中风的治疗。这些治疗所需的成像技术包括2D透视

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71、介入成像中的技术与应用：2D X射线摄影/透视和3D锥束CT
java5的博客
08-03 89
本文探讨了介入成像中的技术与应用，重点介绍了2D X射线摄影/透视和3D锥束CT（CBCT）在不同介入专科中的成像特点。内容涵盖了透视成像的辐射剂量测量与参考水平、3D成像链的校准与重建方法，包括几何校准、I0校准、伪影校正以及滤波反投影（FBP）等关键技术。通过了解介入成像的技术细节和优化方法，旨在提升成像质量并降低辐射风险，为精准诊断和治疗提供支持。
72、介入成像中的技术与应用：2D X射线摄影/荧光透视和3D锥束CT
java5的博客
08-04 44
本文探讨了介入成像中的关键技术与应用，重点介绍了2D X射线摄影/荧光透视和3D锥束CT的图像重建方法。详细分析了基于优化的图像重建（OBIR）和深度学习方法的原理、分类及应用，并讨论了辐射剂量的测量与管理策略。此外，还介绍了多种移动和固定成像系统的实施方式，包括C形臂、U形臂和O形臂系统的特点与临床应用。文章还对比了不同重建方法的优劣，并提供了选择建议，旨在为临床实践提供科学指导。
70、介入成像中的2D X射线摄影/透视和3D锥束CT技术及应用
g9h0i1的博客
10-18 12
本文系统介绍了介入成像中的2D X射线摄影/透视与3D锥束CT技术，涵盖X射线产生、探测器技术、自动曝光控制、图像处理与重建方法，以及辐射剂量管理。文章对比了不同成像系统（如移动C型臂、固定系统和MDCT）的实施方式，并探讨了其在神经介入、肿瘤栓塞、心脏介入及外科手术中的广泛应用，展示了现代介入影像技术在临床诊断与治疗中的关键作用。
74、介入成像中的2D X射线摄影/荧光透视和3D锥束CT技术与应用
java5的博客
08-06 67
本文探讨了介入成像中2D X射线摄影/荧光透视和3D锥束CT技术的基础研究、成像质量与剂量控制、系统校准与重建算法、深度学习应用以及临床实践。分析了其在神经介入、心脏介入和其他医疗领域的应用，并讨论了介入成像技术的优势、挑战及未来发展趋势，包括技术融合、智能化发展和个性化医疗。
73、介入成像中的2D X射线摄影/荧光透视与3D锥束CT技术及应用
g9h0i1的博客
10-21 13
本文综述了介入成像中2D X射线摄影/荧光透视与3D锥束CT（CBCT）技术的原理、系统特点及其在神经介入、身体介入、介入心脏病学和外科手术中的广泛应用。涵盖了从动脉瘤治疗、肿瘤栓塞到心脏瓣膜植入、脊柱导航等多种临床场景，重点介绍了多模态成像系统的集成优势、各类手术的成像需求与工作流程，并探讨了CBCT在术中导航、实时评估和并发症检测中的关键作用及未来发展方向。
70、介入成像中的2D X射线摄影/透视与3D锥束CT技术及应用
java5的博客
08-02 48
本文详细介绍了介入成像领域中的2D X射线摄影/透视和3D锥束CT技术，涵盖了X射线产生、探测器技术、图像处理方法、3D图像重建算法、辐射剂量管理、系统实现方式以及在介入放射学、心脏病学和手术中的应用。文章还讨论了新兴技术如碳纳米管X射线源、CMOS探测器以及基于机器学习的图像重建方法的发展趋势。
78、介入成像：超声技术的应用与进展
java5的博客
08-10 62
本文详细介绍了超声成像在医学介入手术中的应用与技术进展。从心脏介入手术中超声的多种成像技术（如TTE、TEE、ICE）及其优劣，到3D超声成像与图像融合技术的应用，再到骨科手术中超声的潜力与挑战，文章全面探讨了超声成像在不同领域的应用及其优化方法。此外，还介绍了图像引导在多种治疗中的实际应用，包括主动脉瓣植入、二尖瓣修复、心内介入、消融治疗和脊柱介入等。最后，文章展望了未来超声技术的发展方向，如实时3D成像、机器学习和与先进技术的结合，为介入医学提供了更安全、精准的解决方案。
14、2D/3D 刚性配准：从传统方法到新型学习方法的探索
pink的博客
09-15 39
本文探讨了2D/3D刚性配准在医学影像处理中的关键作用，分析了传统优化方法与现有学习方法的局限性。重点介绍了一种名为POINT2的新型学习方法，该方法通过建立DRRs与X射线图像间的点对应关系，结合POI跟踪网络和三角测量层，实现端到端的3D姿态估计。相比传统方法，POINT2避免了迭代搜索和密集数据采样，显著降低了计算成本，提升了配准的准确性与鲁棒性。实验表明，该方法在临床CBCT数据集上性能优越，未来可拓展至多模态融合与实时配准应用。
MedNeRF:用于从单个X射线重建3D感知CT投影的医学神经辐射场
qq_45801839的博客
12-04 6853
 计算机断层扫描（CT）是一种有效的医学成像方式，广泛应用于临床医学领域，用于各种病理的诊断。多探测器CT成像技术的进步实现了额外的功能，包括生成薄层多平面横截面身体成像和3D重建。然而，这涉及患者暴露于相当剂量的电离辐射。过量的电离辐射会对身体产生决定性的有害影响。本文提出了一种深度学习模型，该模型学习从少数甚至单个视图X射线重建CT投影。这是基于一种基于神经辐射场构建的新架构，该架构通过从2D图像中解开表面和内部解剖结构的形状和体积深度来学习CT扫描的连续表示。我们的模型是在胸部和膝盖数据集上训练的，我
Lua非空判断方法[源码]
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本文详细介绍了在Lua中进行非空判断的几种方法，特别是针对table类型的变量。首先，文章指出了直接对nil值进行索引会导致异常的问题，并给出了一个简单的例子来说明如何避免这种情况。接着，文章讨论了如何判断一个table是否为空，指出不能简单地使用`#table == 0`的方式，而是应该使用`next(t) == nil`的方法。此外，文章还提到了`next`指令在LuaJIT中的优化问题，建议在非必要情况下少用。最后，文章简要介绍了如何判断一个字符串是否全部由空格组成，使用了正则匹配的方法。这些内容对于Lua开发者来说非常实用，能够帮助他们避免常见的错误。
JS表格转Excel实现[可运行源码]
11-24
该文章详细介绍了如何使用JavaScript将HTML表格数据导出为Excel文件。内容涵盖了针对不同浏览器的兼容性处理，包括IE和非IE浏览器的不同实现方式。对于IE浏览器，使用ActiveXObject进行导出；对于非IE浏览器，则通过base64编码和数据URI方案实现。文章还提供了完整的代码示例，包括表格数据的处理、格式化和导出功能，支持文本和图片类型的数据导出。
图片转bin文件存储[项目代码]
11-24
本文介绍了在OpenCV项目中如何将大量图片数据转换为二进制（bin）文件进行高效存储和读取的方法。作者在项目中遇到需要处理大量图片数据的问题，尝试了多种格式（如.mat、.txt、.yml）后发现效率较低。通过使用二进制文件存储，显著提升了读写速度。文章详细展示了使用OpenCV将图片写入二进制文件的代码示例，以及从二进制文件读取图片数据的实现方法。虽然该方法需要提前知道图片的尺寸和数量，但读写速度极快，适合处理大量图片数据。作者还提到可以通过换行符或终止符优化读取过程，但未深入探讨。
ROS视觉处理与色彩识别[项目源码]
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本文详细介绍了在ROS环境下进行视觉处理的基础步骤，特别是针对色彩识别的实现方法。内容涵盖了从摄像头驱动的安装与配置（如usb_cam驱动和image_view工具的使用），到创建功能包和编写图像处理节点（包括RGB图像回调函数、HSV色彩空间转换、二值化处理及形态学操作）。此外，还演示了如何在仿真环境中获取图像，并通过OpenCV实现红色和绿色物体的识别与追踪。最后，文章提供了完整的代码示例和编译运行步骤，帮助读者快速上手ROS视觉处理项目。
Anaconda安装与使用指南[项目源码]
11-24
本文详细介绍了在Anaconda环境下安装和使用jupyter及numpy的步骤。首先，指导用户如何安装Anaconda并创建虚拟环境，然后详细说明了如何在虚拟环境中安装jupyter和numpy。接着，文章提供了多个numpy的练习示例，包括创建零向量、矩阵操作、归一化等。此外，还介绍了如何在Jupyter中完成numpy、pandas和matplotlib的例题，涵盖了从基础操作到实际应用的多个方面。最后，文章总结了实验过程中的经验，特别是在使用国内镜像源后下载速度的提升。
【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）
11-24
【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了一种结合改进A*算法的JPS（跳跃点搜索）全局路径规划与DWA（动态窗口法）局部避障的混合控制算法，用于机器人在动静态障碍物环境下的自主导航。该算法通过JPS优化全局路径搜索效率，提升路径规划速度，并结合DWA实现实时动态避障，增强了机器人在复杂动态环境中的适应性和安全性。整个系统在Matlab平台上进行了代码实现与仿真验证，展示了良好的路径规划效果与避障性能。; 适合人群：具备一定机器人学、自动控制或路径规划基础知识的研究生、科研人员及从事智能机器人开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于移动机器人在静态与动态障碍共存环境中的自主导航任务；②为研究高效全局规划与实时局部避障的融合策略提供技术参考与实现案例；③支持Matlab仿真环境下的算法验证与优化。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解JPS与DWA的集成逻辑，重点关注算法在路径最优性、计算效率与避障实时性之间的平衡设计，可进一步扩展至多机器人系统或复杂地形场景的应用研究。
Lua中loadstring应用[源码]
最新发布
11-24
本文介绍了在Lua编程中使用loadstring函数解析字符串公式的方法，特别是在游戏开发中的应用。通过示例代码展示了如何解析包含动态变量的字符串，如属性键、操作符和技能等级等，并动态计算其值。文章详细说明了如何利用loadstring将字符串转换为可执行的Lua代码，并处理复杂的公式解析，如计算buff持续时间和属性加成。这对于需要动态处理游戏内文本和公式的开发者具有实用价值。
VINS-Fusion部署流程[项目源码]
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本文详细介绍了VINS-Fusion的部署及启动流程。首先，系统需要安装Ubuntu16.04以上版本并配置ROS环境，同时安装OpenCV、Glog、Ceres等依赖库。其次，编译功能包并进行多线程编译。启动阶段需获取IMU数据和图像信息，通过模拟器启动VINS-Fusion并查看Rviz可视化效果。标定部分包括相机内参和外参的配置，以及回环检测的优化。最后，文章简要提及实机启动的步骤，包括飞控和相机驱动的安装，以及通过脚本启动VINS-Fusion的流程。
Lua table.concat函数详解[项目源码]
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本文详细介绍了Lua中的table.concat函数，该函数用于连接表中数组部分的元素，并可通过参数指定分隔符、起始和结束位置。文章通过多个示例展示了不同参数组合下的函数行为，包括默认参数的使用、自定义分隔符、指定连接范围等。此外，文章还解释了为何table.concat比for循环更高效，特别是在处理大量字符串连接时，table.concat经过优化，能显著减少时间消耗。最后，文章强调table.concat不会改变原始表的结构，为开发者提供了安全的使用保障。
基于Python的深度学习回归模型实现与神经网络应用
11-24
深度学习作为人工智能的关键分支，依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别与函数逼近，广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中，得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态，研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题，特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象，引入具有门控机制的长短期记忆网络（LSTM）以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程：首先对原始时序数据进行标准化处理与滑动窗口分割，随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段，采用自适应矩估计优化器配合早停策略，通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标，还通过预测值与真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块：其一是经过清洗的金融时序数据集，包含标准化后的股价波动记录；其二是模块化编程实现的模型构建、训练与验证流程；其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则，提供完整的类型注解与异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势：通过多层非线性变换，模型能够捕获数据中的高阶相互作用，而Dropout层与正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是，当处理高频时序数据时，需特别注意序列平稳性检验与季节性分解等预处理步骤，这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
基于unity环境，我想制作一个小孔成像2D小游戏，使用3D模板，内容可以简单点，主要是要展示出他的原理与效果，投影达到某种程度后任务完成，我是一个零基础小白，请详细教学
04-12
嗯，用户想学习在Unity中制作展示小孔成像原理的2D小游戏，而且是初学者，可能对Unity不太熟悉。首先，我需要确认小孔成像的基本原理，这样在游戏里才能准确模拟。小孔成像的关键是光线通过一个小孔后，在另一侧形成...
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