【摘 要】
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目的针对计算机断层成像(CT)稀疏重建过程中产生条状伪影的问题,本文提出了一种基于对抗式多残差深度神经网络的CT图像高精度稀疏重建方法。方法设计了一种耦合多残差和对抗机制的UNet网络,以含条状伪影图像和高精度图像作为训练样本,通过大规模训练数据,对该网络进行训练,使其具有压制条状伪影的能力。首先,利用滤波反投影(FBP)算法从稀疏投影中重建出含条状伪影的CT图像;其次,将其输入深度网络,通过网络
【机 构】
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山西大学计算机与信息技术学院,山西太原 030006
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目的针对计算机断层成像(CT)稀疏重建过程中产生条状伪影的问题,本文提出了一种基于对抗式多残差深度神经网络的CT图像高精度稀疏重建方法。方法设计了一种耦合多残差和对抗机制的UNet网络,以含条状伪影图像和高精度图像作为训练样本,通过大规模训练数据,对该网络进行训练,使其具有压制条状伪影的能力。首先,利用滤波反投影(FBP)算法从稀疏投影中重建出含条状伪影的CT图像;其次,将其输入深度网络,通过网络压制条状伪影。最后,得到高精度的重建图像。结果实验结果表明,相比于总变差最小算法和现有的若干深度学习算法
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