基于残差编解码网络的CT图像金属伪影校正

作者：马燕; 余海军; 钟发生; 刘丰林^*

来源：仪器仪表学报, 2020, 41(08): 160-169.

DOI：10.19650/j.cnki.cjsi.J2006503

• 金属伪影校正
• 深度学习
• 残差网络
• 编解码器

金属伪影校正对提高CT图像清晰度具有重要意义。针对金属伪影校正研究中伪影消除不彻底、组织结构缺失等问题,提出一种基于残差编解码网络的金属伪影去除(RED-CNN-MAR)方法。首先,使用RED-CNN网络实现由金属伪影图像到无金属伪影图像的端到端映射,在卷积层之后引入BN层提高网络训练精度和加快收敛速度;并且将原始图像、线性插值(LI)图像、射束硬化校正(BHC)图像作为RED-CNN网络的三通道输入,以融合不同校正方法的优势。接着,对该网络的输出图像在投影域进一步做组织处理;最后利用滤波反投影重建得到校正后的无金属伪影图像。经实验分析,经过RED-CNN-MAR方法校正后的图像RMSE减小了0.000 7,PSNR和SSIM分别提高了0.59 dB、0.002 8。实验结果表明,该方法可以有效地抑制金属伪影,重建出清晰的结构细节。

• 单位
  机械传动国家重点实验室; 重庆大学