基于深度學習的CT圖像3D重建技術研究
摘要
本文詳細探討了使用深度學習技術進行CT(計算機斷層掃描)圖像3D重建的全過程。我們從CT成像基本原理出發，系統介紹了數據預處理、深度學習模型構建、訓練優化以及三維可視化等關鍵技術環節。研究采用了先進的深度學習架構如3D U-Net、V-Net等，并結合最新的生成對抗網絡(GAN)技術提升重建質量。實驗結果表明，基于深度學習的方法在重建精度和計算效率上均優于傳統重建算法。本文提供了完整的Jupyter Notebook實現代碼，并對關鍵技術點進行了詳細解析，為醫學圖像處理領域的研究人員和開發者提供了實用的參考。
關鍵詞: CT圖像、3D重建、深度學習、醫學影像處理、Jupyter Notebook
1. 引言
1.1 研究背景與意義
計算機斷層掃描(CT)是現代醫學診斷中不可或缺的成像技術，能夠提供人體內部結構的橫斷面圖像。傳統的CT圖像重建算法如濾波反投影(FBP)和代數重建技術(ART)雖然已經發展成熟，但在低劑量掃描、部分角度掃描等特殊情況下，重建質量往往不盡如人意。近年來，深度學習技術在醫學圖像處理領域展現出巨大潛力，為CT圖像重建提供了新的解決方案。
三維重建技術能夠將二維CT切片序列轉換為三維體數據，為醫生提供更直觀的解剖結構信息，在疾病診斷、手術規劃和療效評估等方面具有重要價值。基于深度學習的3D重建方法能夠學習圖像間的空間關聯特征，自動補償缺失信息，顯著提高重建質量。
