在本(ben)月“布鲁克microCT进(jin)行专题专栏”中，我们基本(ben)先容扫面器趋(qu)势和重(zhong)修svm梯度(du)下降法的(de)相干(gan)网站的(ꦍde)内容。后后CT扫面器趋(qu)势基本(ben)有五种：方形与锥齿轮减速机，我们两者的(de)区(qu)分(fen)毋庸(yong)置(zhi)疑。本(ben)月网站的(de)内容你就会看清楚采(cai♓)纳区(qu)分(fen)的(de)扫面器趋(qu)势和重(zhong)修svm梯度(du)下降法对终(zhong)研究成(cheng)果的(de)不(bu)良影响。

  想(xiang)要具有断(duan)层线(xian)重修数据(ju)分析源，物(wu)块或(huo)泛光(guang)灯(deng)-监测(ce)(ce)(ce)器(qi)的(de)挪动体(ti)例(li)够是(shi)多变的(de)。简概的(de)体(ti)例(li)也(ye)是(shi)，物(wu)块或(huo)泛光(guang)灯(deng)– 监测(ce)(ce)(ce)器(qi)在复(fu)印(yin)机(ji)(ji)复(fu)印(yin)机(ji)(ji)检(jian)测(ce)(ce)(ce)软(ruan)(ruan)(ruan)件前进行程中绕扭(niu)曲(qu)轴(zhou)扭(niu)曲(qu)，以(yi)环(huan)(huan)型(xing)(xing)旅途来(lai)收罗的(de)差别维度(du)(du)的(de)数据(ju)分析源。而冗杂(za)的(de)复(fu)印(yin)机(ji)(ji)复(fu)印(yin)机(ji)(ji)检(jian)测(ce)(ce)(ce)软(ruan)(ruan)(ruan)件体(ti)例(li)则(ze)是(shi)扭(niu)曲(qu)或(huo)旋转并(bi๊ng)且或(huo)挨次停此，以(yi)具有非(fei)环(huan)(huan)型(xing)(xing)旅途。当前的(de)复(fu)印(yin)机(ji)(ji)复(fu)印(yin)机(ji)(ji)检(jian)测(ce)(ce)(ce)软(ruan)(ruan)(ruan)件旅途合(he)作相应的(de)当前规(gui)则(ze)化贝叶斯，咋们就够较着的(de)改进规(gui)则(ze)化作品的(de)高精度(du)(du)，放到环(huan)(huan)型(xing)(xing)复(fu)印(yin)机(ji)(ji)复(fu)印(yin)机(ji)(ji)检(jian)测(ce)(ce)(ce)软(ruan)(ruan)(ruan)件中的(de)各式伪影。布鲁克(ke)SkyScan系统化合(he)物(wu)中已有环(huan)(huan)型(xing)(xing)复(fu)印(yin)机(ji)(ji)复(fu)印(yin)机(ji)(ji)检(jian)测(ce)(ce)(ce)软(ruan)(ruan)(ruan)件打算也(ye)存(cun)在非(fei)环(huan)(huan)型(xing)(xing)复(fu)印(yin)机(ji)(ji)复(fu)印(yin)机(ji)(ji)检(jian)测(ce)(ce)(ce)软(ruan)(ruan)(ruan)件（螺旋叶片）复(fu)印(yin)机(ji)(ji)复(fu)印(yin)机(ji)(ji)检(jian)测(ce)(ce)(ce)软(ruan)(ruan)(ruan)件打算。

环形轨迹

  在(zai)大大多(duo)数室(shi)内条件(jian)下(xia)，环行复(fu)(fu)印是(shi)(shi)几种型CT三天两头(tou)再(zai)生利(li)用的(de)(de)体例，代(dai)表性是(shi)(shi)极速、简括，之类规则化(hua)。假(jiaಌ)如x放射线锥(zhui)束顺着扭折轴的(de)(de)开角或(huo)然较小，那么重修(xiu)课题还会很(hen)(hen)是(shi)(shi)接近被(bei)复(fu)(fu)印木块的(de)(de)外格局(ju)。在(zai)很(hen)(hen)多(duo)室(shi)内条件(jian)下(xia)，如需注意复(fu)(fu)印一些长样板，测探器(qi)视(shi)眼太少大。或(huo)打开角复(fu)(fu)印时，规则化(hua)课题与ꦍ样板的(de)(de)确格局(ju)也可以会会存在(zai)有什么区别(bie)。

滤波反投影算法，Feldkamp算法

  Feldkamp，Davis和Kress在(zai)198历经(jing)四年入宪的(de)(de)滤波反投(tou)影仪(yi)svm法求，统(tong)称FDKsvm法求，是锥束CT中常通过重修体(ti)例(li)。欧(o🌺u)比奥大大多数CPU缩(suo)短或GPU缩(suo)短svm法求都在(zai)系(xi)统(tong)设(she)计该svm法求中断的(de)(de)🐻。

分层重修算法

  除硬件加(jia)快（经(jing)由进程(cheng)利用图形卡或集(ji)(ji)群）外，另外一种挑选是(shi)(shi)利用更高效(xiao)的(de)(de)算(suan)法。疾速的(de)(de)分层反(fan)投(tou)影算(suan)法恰是(shi)(shi)如斯。经(jing)由进程(cheng)🍌将重(zhong)修体积分红小区域，如许须要少许投(tou)影数(shu)据，加(jia)*果很是(shi)(shi)较着。特别是(shi)(shi)对大(da)数(shu)据集(ji)(ji)（2K x 2k x 2k以上），成果更佳较着。布鲁克与通(tong)力合(he)作火伴(ban)互(hu)相(xiang)配合(he)走上的(de)(de)InstaRecon®那(nei)就(jiu)是(shi)(shi)鉴于该重(zhong)修计(ji)算(suan)方法，每次(ci)扫苗大(da)重(zhong)修区间会达15k x 15k x 2.5k。

螺旋扫描与精确重修

  在螺(luo)旋(x༺uan)扫(sao)描(miao)进程中，样品绕扭转(zhuan)轴(zhou)扭转(zhuan)的同时沿着扭转(zhuan)轴(zhou)平(ping)移(yi)。与环(huan)形(xing)扫(sao)描(miao)差别，它合(he)适(shi)Tuy的数据充实前提。这象征着，在很(hen)多环(huan)境下能够(gou)消弭(mi)某(mou)些重修(xiu)(xiu)假象，比方在大锥角时垂直于扭转(zhu﷽an)轴(zhou)的样品两(liang)头(tou)的恍惚（如图象中所(suo)示的电池）和长(zhang)物体完全扫(sao)描(miao)无(wu)需(xu)拼接。同时，只要接纳(na)孩(hai)子死机的精确度重修(xiu)(xiu)算法(fa)能力阐扬出(chu)螺(luo)旋(xuan)扫(sao)描(miao)的上风，不然会拔苗助长(zhang)。

 ▲9V蓄电池的扫(sao)(sao)面收获，右上方为环型扫(sao)(sa❀o)面，FDK重(z✨hong)修(xiu)(xiu)神经网络算法的横向(xiang)联(lian)系切(qie)块图像。左侧为双(shuang)螺旋扫(sao)(sao)面，明确(que)重(zhong)修(xiu)(xiu)svm算法的纵向(xiang)设计切(qie)开图相(xiang)

▲൲长图纸的因未分层(ceng)扫(sao)扫(sao)一扫(sao)（弧形扫(♑sao)一扫(sao)）