Lu Yuchen

如果缺乏实际CT数据采集条件，关于硬化矫正数据可以通过公开数据集很方便的模拟。具体来说，使用如 [SPEKTR 3.0](https://istar.jhu.edu/downloads/) 获得模拟能谱；然后将图像通过阈值分割，分割为水基和骨头基；最后将基图像投影，并带入附录中式11即可获得模拟能谱投影。用这样的投影重建后就能够得到含有硬化伪影的CT图像。 此外，骨硬化矫正章节中，图3也是使用类似的方法模拟出来的，并能通过相应的矫正方法完成硬化矫正。

数据分享可能不太方便，但是CBCT几何矫正中遇到的问题欢迎留言

使用标准模体矫正的方法主要是博客中提到的螺旋钢珠模体矫正为主，其他论文中主要提出一些其他特殊设计的模体以解决相应成像问题。 使用软件矫正的方法主要是3D-2D配准几何矫正比较多，比如：Self-calibration of cone-beam CT geometry using 3D–2D image registration 还有其他一些不太常见的方法比如：X-ray CT geometrical calibration via locally linear embedding 我最近也有一篇关于2D-2D配准几何矫正的论文，可以参考看看：A Geometrical Calibration Method for C-Arm CT Based on a Nonlinear Registration...

> 是不是Improving 3D image quality of X-ray C-arm imaging systems by using properly designed pose determination systems for calibrating the projection geometry呢 螺旋钢珠模体矫正方法是比较经典的矫正方案，其原文可以从互联网中轻松访问获得 [12.479945.pdf](https://github.com/user-attachments/files/17167657/12.479945.pdf)

> > 数据分享可能不太方便，但是CBCT几何矫正中遇到的问题欢迎留言 > > 我看您文章中都说的是ct标定，这种方法适用于cbct吗？ 适用的，理解 pMatrix 的作用，即映射CT图像和投影图像的对应关系。因此包括CBCT，C-arm CT，Micro CT，双源CT，甚至螺旋CT等都可以使用此类几何矫正方法

让我们说中文 $\vec{x}_{s,begin}=A\cdot -pMatrix_{begin}[:][3]$ 表示光源的初始位置，由第一个 view 的 pMatrix 计算得出 $\vec{x}_{s,end}=A\cdot -pMatrix_{end}[:][3]$ 表示光源的结束位置，由最后一个 view 的 pMatrix 计算得出 $\vec{x}_{s,begin}$ 和 $\vec{x}_{s,end}$ 这俩三维坐标计算 arccos 即可得到探测器实际旋转的角度（单位为弧度） 我们知道 $\beta$ 为当前光源相较于初始位置旋转的角度，因此此处的 ImageRotation 为一个补偿系数（默认给0），代表我们可以调整光源的初始位置。这主要用于对齐不同投影软件之间的起始角度差异，或者当重建图片被旋转后，如何将其对齐到原始的投影位置上，这样就不用额外旋转图片。 我们使用的重建软件，其初始版本为 [mangoct](https://github.com/CandleHouse/mangoct)，在这之上我们进行了其他扩展，并命名为 mandoct，支持使用文中定义的 pMatrix...