51、3D 医学成像技术全面解析

3D 医学成像技术全面解析

在医学领域,成像技术对于疾病的诊断和治疗至关重要。早期的医学成像多为 2D 形式,而随着技术的发展,3D 医学成像逐渐成为主流。本文将详细介绍几种主要的 3D 医学成像技术,包括 CT、PET 和 MRI。

1. 3D 医学成像概述

早期的 3D 成像多基于光学相机对可见表面进行成像,而 3D 医学成像的目标是对皮肤下的结构进行建模。常见的 3D 医学成像方式包括 CT、MRI 和 PET 等。尽管这些成像方式产生的是 3D 图像,但放射科医生最常用的查看方式仍是将其作为一系列 2D 切片。过去,医生会在灯箱上查看打印胶片,如今,通过图片存档与通信系统(PACS)在电脑屏幕上查看已成为常态。虽然以 2D 切片查看能探索完整的图像数据,但 3D 查看能提供更好的感知效果,现在大多数放射科医生已习惯在 3D 环境中导航和查看数据集。

除了上述主要的成像方式外,还有许多其他医学成像模态,如超声、核医学、热成像等,但本文主要聚焦于 3D 医学成像的基础知识。

2. 容积数据采集

在处理和分析 3D 医学成像数据之前,了解数据采集的相关问题非常重要。人体对光学成像大多不透明,因此医学图像必须使用其他物理过程来成像组织特性。不同的技术会对可成像的组织类型以及所获得的 3D 数据的质量(如对比度、噪声特性和伪影)产生显著影响。以下是几种主要的容积数据采集方式:

2.1 计算机断层扫描(CT)

CT 本质上是经典 X 射线的 3D 版本。其基本原理是通过从不同角度拍摄多个 X 射线投影,来求解 3D 体素的强度。具体来说,它先重建单个 2D 切片,然后让患者通过扫描平面收集多个切片

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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