ULDCT 重建数据集：资源与方法

目前，由于 ULDCT 技术相对较新且研究较少，专门用于 ULDCT 重建研究和评估的公开数据集可能有限。然而，以下是一些可能可用于 ULDCT 重建的数据集示例：

Mayo Clinic 低剂量 CT Grand Challenge 数据集：该数据集是针对低剂量 CT 的挑战赛提供的，包含来自真实病例的低剂量 CT 图像和对应的标注。
AAPM 低剂量 CT Grand Challenge 数据集：由美国医学物理学会 (AAPM) 主办的低剂量 CT 挑战赛提供的数据集，包含低剂量 CT 图像和对应的标注。
NIH-AAPM Thoracic Volumetric CT 数据集：由美国国立卫生研究院 (NIH) 和 AAPM 合作创建的数据集，包括肺部的高分辨率 CT 图像，可用于肺结节检测和低剂量 CT 重建等任务。

虽然这些数据集可能不是专门针对 ULDCT 重建而创建的，但可以用于研究低剂量 CT 重建算法和方法，并进行 ULDCT 相关研究的初步评估。此外，研究人员还可以收集自己的数据集，通过临床合作或模拟实验获得适合的 ULDCT 图像数据。