深度学习去CT图像金属伪影的临床研究进展OA
Clinical Research Progress on Deep Learning for Metal Artifact Reduction in Computed Tomography Images
CT检查是金属植入物患者术后评估的首选检查方法,但部分金属植入物可能在CT图像上产生伪影,干扰金属植入物本身及周围软组织的清晰显示,进而影响临床诊治的准确性.近年来,随着人工智能的快速发展,深度学习重建算法为减少CT图像金属伪影提供了新的解决方案,并取得了很好的效果.本文就深度学习重建算法在减少CT图像金属伪影的研究进展进行综述,旨在改善金属植入物伪影对CT图像的影响,更好地辅助临床准确诊治.
Computed tomography(CT)examination is the preferred method for the postoperative evaluation of patients with metal implants.However,some metal implants may produce artifacts in CT images,thus compromising the visualization of both the metal implants themselves and surrounding soft tissues.Furthermore,this can affect clinical diagnosis and treatment accuracy.In recent years,rapid developments in artificial intelligence have enabled deep learning reconstruction algorithms that have offered new solutions for reducing metal artifacts and have shown great promise.This paper reviews the research progress of deep learning reconstruction algorithms in reducing metal artifacts,with the aim of reducing a impact and support accurate clinical diagnosis and treatment.
刘相程;黄晓颖;魏鹏月;王鹏朝;郭方凯;暴云锋
河北医科大学研究生院,石家庄 050017||河北省人民医院 体检中心,石家庄 050051河北省人民医院 医学影像科,石家庄 050051河北医科大学研究生院,石家庄 050017||河北省人民医院 体检中心,石家庄 050051河北省人民医院 医学影像科,石家庄 050051河北省人民医院 医学影像科,石家庄 050051河北省人民医院 体检中心,石家庄 050051
信息技术与安全科学
CT成像人工智能深度学习图像重建算法金属伪影减少
CT imagingartificial intelligencedeep learningimage reconstruction algorithmmetal artifact reduction
《CT理论与应用研究》 2026 (1)
28-35,8
河北省2019年度医学科学研究课题(20190005)河北省2023年度医学科学研究课题(20230409).
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