哥本哈根计算机断层扫描工具箱是用于灵活高效地进行CT重建的应用程序和库的集合。 工具箱应用程序通常会获取一组投影（X射线强度测量值）并进行过滤和反投影，以重新创建投影所代表的图像或体积。 该项目主要包括内容丰富的CPU实现和高效的GPU实现。 常规版本托管在Python软件包索引中。

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目的：结合直方图匹配（HM）算法，评估计划kVCT（pCT）与每日MVCT之间的可变形图像配准（DIR）的准确性，并使用建议的螺旋放射疗法自适应放射治疗方法评估可变形剂量累积（H T）。 方法：对本院接受HT治疗的5例前列腺癌患者（76 Gy / 38 Fr），每周调查7例MVCT系列（共35系列）。 首先，为了最小化pCT和MVCT之间不同HU值的影响，此图像处理方法通过使用HU值的图像累积直方图来调整pCT和MVCT图像之间的HU值，从而生成HM-MVCT。 然后，执行pCT对HM-MVCT的DIR，生成变形的pCT。 最后，对pCT图像进行可变形剂量累积。 结果：与非HM方法相比，使用HM算法显着提高了DIR的准确性（p <0.05）。 对于CTV，直肠和膀胱，非HM方法的平均骰子相似系数分别为0.75±0.05、0.83±0.06和0.90±0.04，而HM方法的平均骰相似系数为0.81±0.06、0.81±0.04，和0.92±0.06分别。 对于可变形剂量累积，在两种方法之间观察到一些差异，特别是对于较小的计算区域，例如直肠V60和V70。 结论：采用HM方法可以提高DIR

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利用FLAC3D工具建立断层的数值模拟，并进行应用。

电子断层扫描（ET）成像技术于1980年代开发，由于其成本低，响应速度快，缺乏放射线照射以及与其他断层扫描方式相比无干扰性，因而引起了工业界和研究界的广泛关注。 然而，由于其低成像分辨率，迄今为止其应用受到限制。 现有的ET成像重建方法中空间分辨率的问题在于，它们采用了基于病态方程且解不一致的数学方法。 在本文中，我们提出了一种基于数据驱动方法的新型ET成像方法。 通过恢复隐藏在ET成像过程中的簇结构，然后应用模糊聚类算法来识别簇结构，无需研究不适定的数学公式。 所提出的方法已经通过三个实验进行了测试，包括对人肺图像和塑性杆形状的图像重建，以及在Comsol平台上执行的两个模拟。 结果表明，与现有算法相比，所提方法可以更快地重建具有更高空间分辨率的ET图像。

磁感应断层成像中的高频率稳定度信号源的选择

经典CT原理教材，由GE医疗首席科学家撰写

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作者是GE的CT部门首席科学家，此书为中文第一版