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基于残差编解码-生成对抗网络的正弦图修复的稀疏角度锥束CT图像重建 被引量:1
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作者 靳鑫 刘仰川 +2 位作者 朱叶晨 张子健 高欣 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2023年第6期1950-1957,共8页
稀疏投影可有效缩短锥束CT(CBCT)扫描剂量和扫描时间,但会导致重建图像中出现大量条状伪影。正弦图修复可以生成缺失角度的投影数据,并提高重建图像质量。基于这些,提出了一种用于稀疏角度CBCT重建的正弦图修复的残差编解码-生成对抗网... 稀疏投影可有效缩短锥束CT(CBCT)扫描剂量和扫描时间,但会导致重建图像中出现大量条状伪影。正弦图修复可以生成缺失角度的投影数据,并提高重建图像质量。基于这些,提出了一种用于稀疏角度CBCT重建的正弦图修复的残差编解码-生成对抗网络(RED-GAN)。该网络利用残差编解码结构(RED)模块替换Pix2pixGAN(Pix2pixGenerative Adversarial Network)中的U-Net生成器,并利用基于PatchGAN(Patch Generative Adversarial Network)的条件判别器鉴别修复后的正弦图和真实正弦图,从而进一步提升网络性能。利用真实CBCT投影数据进行网络训练后,分别在1/2、1/3、1/4稀疏采样条件下测试所提网络,并把RED-GAN与线性插值法、残差编解码-卷积神经网络(RED-CNN)和Pix2pixGAN对比。实验结果表明,RED-GAN的正弦图修复结果在3种条件下均优于对比方法,并在1/4稀疏采样条件下所提网络的优势最为明显。在正弦图域中,RED-GAN的均方根误差(RMSE)下降了7.2%,峰值信噪比(PSNR)上升了1.5%,结构相似性(SSIM)上升了1.4%;在重建图像域中,RMSE下降了5.4%,PSNR上升了1.6%,SSIM上升了1.0%。可见,RED-GAN适用于高质量的稀疏角度CBCT重建,在快速低剂量CBCT扫描领域具有潜在的应用价值。 展开更多
关键词 锥束CT 稀疏角度 正弦图修复 生成对抗网络 深度学习
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基于正弦图分区修复的稀疏角度CT重建算法 被引量:1
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作者 张萌 梁亚星 +2 位作者 陈燕 桂志国 张权 《科学技术与工程》 北大核心 2021年第12期5011-5017,共7页
针对稀疏投影CT重建图像中的条形伪影问题,提出一种稀疏表示与低秩矩阵填充相结合的正弦图分区修复方法。首先,将正弦图子块依据灰度熵大小分为两类;然后,采用字典学习算法修复边界区域的正弦图子块,为了保留正弦图的内部结构,设计一种... 针对稀疏投影CT重建图像中的条形伪影问题,提出一种稀疏表示与低秩矩阵填充相结合的正弦图分区修复方法。首先,将正弦图子块依据灰度熵大小分为两类;然后,采用字典学习算法修复边界区域的正弦图子块,为了保留正弦图的内部结构,设计一种联合修复模型用于内部子块的修复,将正弦图的低秩特性融入稀疏表示模型中,以便引入非局部信息;最后,组成完整的正弦图并经滤波反投影(FBP)重建获得最终图像。实验结果表明,与经典算法相比,该算法在投影域与图像域皆有较优表现,能够较好地修复正弦图的结构,明显改善稀疏重建图像中的条形伪影及结构模糊问题。 展开更多
关键词 稀疏角度投影 字典学习 低秩矩阵 正弦图修复 灰度熵
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利用轨迹修复改进CT金属伪影去除算法的研究 被引量:1
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作者 颜凤辉 涂玲 +1 位作者 赵翔宇 毋立芳 《信号处理》 CSCD 北大核心 2014年第8期967-972,共6页
金属伪影严重地影响CT图像的质量及其医学诊断价值。考虑到临床数据的可靠性及时效性,正弦图修复及其改进的方法已成为近年来研究的热点。典型的NMAR方法(Normalized Metal Artifact Reduction),多数情况下能准确地恢复原始数据,并尽可... 金属伪影严重地影响CT图像的质量及其医学诊断价值。考虑到临床数据的可靠性及时效性,正弦图修复及其改进的方法已成为近年来研究的热点。典型的NMAR方法(Normalized Metal Artifact Reduction),多数情况下能准确地恢复原始数据,并尽可能少地残留或引入新的伪影。然而当出现高密度组织(骨头等)与金属不相邻时,就会在金属与高密度组织间不可避免地引入或残留部分伪影。本文在NMAR算法的基础上,引入了一种基于正弦图中轨迹修复的金属伪影去除方法(TNMAR)。具体地,在NMAR方法中正弦图归一化后的区域修复期间,引入了高密度组织轨迹方向的平滑修复。此方法一定程度上削减了NMAR修复后金属与高密度组织间的残留伪影,且尽可能地恢复了原图的高对比度及组织细节。临床中,有很高的应用价值。 展开更多
关键词 金属伪影去除 金属伪影 投影轨迹 轨迹修复 正弦图修复
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