说明：Anterio-Lateral and Bilateral tissue compensator calculator using CT data for Radiation Therapy.

说明：基于胸部CT图像的肺结节计算机辅助检测

说明：CT图像的基本处理，程序是用opencv作的，打开之前先配置一下vc6.0

说明：这是CT学习的好书，对于初学者有极大的帮组作用。

说明：一部讲CT图像重建很经典的书籍，涉及很多原理与算法方面的东西

说明：CT（computer tomography ）图像重建算法，FBP，是目前商用CT的主流重建算法

说明：sart ct reconstruction using sart. just for simulation. the file type is .7z

说明：这是一本关于医学图像CT重建数学问题，对于学习PET医学图像处理有参考价值

说明：超分辨率的pocs(凸集投影法）的程序，能实现超分辨率重建

说明：本系統為單界面系統，免去了選歌時跳來跳去的煩瑣操作，直接單界面完成所有的點歌

说明：ct-sim是ct常用的教学软件，广泛用于ct教学。

说明：CT-58A GPS/GSM Micro Tracker manual

说明：用于练习CT重建算法的MATLAB程序，使用著名的sheep logan模型，重建出模型中的图形

说明：本代码主要处理RAW图像，实现CT和MR的配准

说明：具有邮件的收发功能，并且可以对垃圾邮件进行过滤，包括关键字过滤，人名过滤

说明：由得到的各个不同方向的CT扫描数据重建出被扫描图像的二维平面图

说明：本人搜集了一些有关医学图象PET-CT类图象处理的论文,和大家一起分享.

说明：研究了基于医学图像的三维重建, 从一系列二维断层医学图像中重构出三维实体, 以便满足医学应用。

说明：基于matlab的 脑部ct图像自动分割 自动分割出脑白质

说明：matlab程序，X-CT图像处理，用小波分解去除噪声

说明：注册文件，MIMICS是一套高度整合而且易用的3D图像生成及编辑处理软件，它能输入各种扫描的数据（CT、MRI），建立3D模型进行编辑，然后输出通用的CAD（计算机辅助设计）、FEA（有限元分析），RP（快速成型）格式，可以在PC机上进行大规模数据的转换处理。

说明：关于最大似然重建方法的实现，可用于tomography reconstruction

说明：平行束CT重建算法，基于MatLAB语言。

说明：CT仿真源代码 基于Shepp_Logan编写的

说明：SART代数迭代算法，CT系统中经典算法

说明：关于CT断层图像三维重建中体绘制技术研究与应用的毕业论文

说明：转载：众所周知有限元解决振动问题的能力还是有限的, 比如做齿轮啮合过程的动力学模拟就要同时涉及到接触和动力反映两个主要方面. 目前处理此类问题最成熟的软件当属MSC.ADAMS, 但ADAMS也只能在模拟过程中做到弹性与刚性接触而已! 据我所知, 已不止两位研究生试图用LS-DYNA来做此类模拟, 他们忽略了(或没搞清楚) LS-DYNA只能处理瞬态问题, 而对于该过程的模拟也是无能为力的!!! 结果是浪费了大量的时间, 甚至机会. 这本应是导师的责任, 但许多高龄导师对现代软件的不熟悉也是....那么此类问题的具体解决方案在哪里? Vibration Simulation Using Matlab and ANSYS 给出了答案. 掌握书中的内容意义非同小可! 这对于要从事CAE工作的将会受益(起码在今后20年内).随着我国经济的高速发展 解决资本积累必将是要遇到的问题, 工程(设备)维护, 系统监测也将(象发达国家)成为CAE非常重要的部分. 早早入手就能使你立于不败之地!

说明：基于边缘特征的图像配准算法源码 基于边缘特征的图像配准算法是将不同时间、不同的传感器（成像设备）或不同条件下（天候、照度、摄像位置和角度等）获取的同一场景的两幅或多幅图像根据其边缘特征进行匹配、叠加的处理，最终生成一幅全景图像的方法。该方法具有抗噪性强，匹配速度快，误匹配率低，适用于多种类型的图像等优点，主要可以运用于以下领域： （1）军事研究领域，如飞行器辅助导航系绞、武器投射系统的末制导以及寻地等应用研究； （2）医学图像分析，如数字剪影血管造影DSA血管造影术、肿瘤检测、白内障检测、CT、MRI、 PET、 SPECT图像结构信息融合； （3）模式识别，如特征识别、波形分析、签名证实、目标物运动跟踪、序列图像分析等； （4）计算机视觉，可用于目标定位、自动质量控制等； （5）遥感数据分析，多电磁波段图像信息融合，如多谱段的等场景分类、定位和识别定义好的或已知特征的场景、自然资源监控、核生长监控、市区增长检测等。 本算法实现使用VC++6.0为开发环境，目前只支持灰度图像，感兴趣的朋友可以进一步扩展。