基于深度学习的CT图像金属伪影去除研究进展OA
CT Image Metal Artifact Reduction Based on Deep Learning
金属伪影是影响临床CT图像质量与诊断准确性的主要干扰因素,去除CT图像中的金属伪影一直是业界研究的重要方向.近年来,深度学习技术的发展与应用,为CT图像金属伪影去除算法研究开辟了新途径,涌现出大量优秀成果.本文首先阐述CT图像中金属伪影产生的原因及表现形式,其次从图像域、投影域及双域 3个方向,综述近年来深度学习在CT图像金属伪影去除领域中的研究进展,最后对现有方法进行概括总结,并对金属伪影去除的研究前景进行展望.
Metal artifacts adversely affect computed tomography(CT)image quality and diagnostic accuracy.Metal-artifact reduction(MAR)in CT images has long been a major focus of research.In recent years,with the advancement and application of deep-learning technologies,new approaches have emerged for research on MAR algorithms,leading to a wealth of outstanding achievements.In this paper,we first introduce the causes and manifestations of metal artifacts in CT images.We then review recent progress in deep-learning-based MAR methods,categorizing them into three approaches:image,projection,and dual domains.Finally,we summarize these methods and discuss future research prospects for MAR technology.
叶子豪;金潼;车子刚;王士森;刘进;陈阳
安徽工程大学计算机与信息学院,安徽 芜湖 241000安徽工程大学计算机与信息学院,安徽 芜湖 241000东南大学医学院附属南京同仁医院放射科,南京 211102东南大学医学院附属南京同仁医院放射科,南京 211102安徽工程大学计算机与信息学院,安徽 芜湖 241000||东南大学计算机科学与工程学院,南京 210096东南大学计算机科学与工程学院,南京 210096
信息技术与安全科学
CT图像金属伪影去除深度学习双域无监督学习
CT imagemetal artifact reductiondeep learningdual domainunsupervised learning
《CT理论与应用研究》 2026 (1)
15-27,13
国家自然科学基金(CT成像理论、关键技术及应用(T2225025))安徽省中青年教师培养行动项目重点项目(任务驱动的深度能谱CT成像算法研究(YQZD2023041)).
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