锥束CT仿真

作者：杨德山博士
圣路易斯华盛顿大学医学院放射肿瘤科
电邮：dyang@radonc.wustl.edu

文件：
compute_projections.m-主程序，用于计算所有投影并将2D投影图像保存到文件夹中
compute_one_projection.m-由主程序调用以仅计算一个投影图像
直线积分.m-通过3D矩阵计算线积分的核心函数
此文件中注释了很多线，因为文件最初是写的
仅在MATLAB中，并随后重写为c以提高速度。
这是用c重写的直线积分
sort_ts1_ts2.c-将两个排序数组合并为一个排序数组的实用函数。
它是用c编写的，以提高速度

create_csv_file_for_oscar.m - 创建在奥斯卡CBCT重建中使用的CSV文件
(http://www.cs.utoronto.ca/~nrezvani/OSCaR.html)
但是，OSCaR不支持未经修改而保存的mat数据万博1manbetx文件。
我有修改过的奥斯卡函数。

load_all_proimpe_images.m - 将所有投影映像从文件夹加载到3D卷中
确保\u正.m-一个小的实用函数


二进制文件：
*.mexw32，*.mexw64为32位和64位windows编译的二进制MEX文件

其他文件：-用于计算投影的不同方法。它们不再使用了，因为
它们要么慢或更少准确

如何设置3D数据：
您需要准备一个图像3D卷作为数字幻像（或患者或对象，无论您所谓的什么）。
对于此主要功能：计算投影（xs、ys、zs、data3d、模式、输出文件夹）
XS：数组中图像像素的X坐标
ys：阵列中图像像素的y坐标
zs：数组中图像像素的z坐标

xs、ys和zs应居中于[0,0,0]，即CBCT等中心。

关于计算性能：
直线积分函数部分用c语言编写。它非常准确，速度也相当快。
与MATLAB中的radon变换程序相比，本文实现的投影计算速度更快，精度更高。
对于3D矩阵（512x512x176），在配备2.33 GHz CPU的DELL上以512x384的分辨率计算一个2D投影大约需要35秒。
据我所知，计算不需要很多RAM。