弦图插值结合UNIT网络图像转换的CT金属伪影校正

作者：于佳弘; 张昆鹏; 靳爽; 苏哲; 徐晓桐; 张华

来源：南方医科大学学报, 2023, 43(07): 1214-1223.

DOI：10.12122/j.issn.1673-4254.2023.07.18

• CT金属伪影
• 投影插值
• 深度学习
• 图像转换

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。

• 单位
  生物医学工程学院; 南方医科大学