弦图插值结合UNIT网络图像转换的CT金属伪影校正
于佳弘1
张昆鹏1
靳爽1
苏哲1
徐晓桐1
张华2
1.南方医科大学生物医学工程学院,广东广州5105152.南方医科大学生物医学工程学院,广东广州510515;南方医科大学广东省医学图像处理重点实验室,广东广州510515;南方医科大学广东省医学影像与诊断技术工程实验室,广东广州510515
摘要：目的 本文提出一种结合弦图域插值和基于非监督图像转换网络(UNIT)的伪影校正模型,提升图像的质量.方法 将初步校正的图像与无伪影先验图像视为两个不同图像域内的元素,通过图像转换网络后可得到去除伪影的图像.采用仿真数据进行验证实验.采用PSNR与SSIM作为定量指标评估校正结果.结果 在仿真数据的实验中,与对比的去除伪影的方法相比,本文提出的方法获得了更好的效果,本文提出的方案保留了图像更多的组织结构的细节.与ADN算法相比,在金属较小时本文算法的PSNR提高了2.4449,SSIM提高了0.0023,在金属较大时,本文算法的PSNR提高了5.942,SSIM提高了0.0139.在金属有两个时,本文算法PSNR提高8.8388,SSIM提高0.0130.结论 本文提出的金属伪影校正的方法,可以有效去除金属伪影,并且提高图像质量,保留更多的组织结构细节.
关键词：CT金属伪影投影插值深度学习图像转换
论文发表日期：2023-07-20
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：10( 1214-1223 )
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