CT广泛应用于临床诊断,但是当被扫描部位有金属植入物时,成像结果存在严重的金属伪影,影响医生诊断,因此对金属伪影进行校正具有重要的临床意义。本文首先介绍金属伪影产生的原因,接着梳理了传统的基于投影域数据修复及基于迭代的金属伪影去除方法,并主要关注了近年来兴起的深度学习技术在金属伪影去除领域的一些应用方法,最后对这些方法进行总结并对金属伪影去除的前景做出展望。
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