CT图像的金属伪影校正方法综述

摘要

一般情况下,计算机断层扫描(computed tomography,CT)重建后的图像与真实物体之间会存在一些差异,这种差异很大程度体现在重建图像上的伪影。受到金属植入物的影响,CT图像中出现了不同程度的金属伪影,因此近40年出现了大量的金属伪影校正(metal artifacts reduction,MAR)方法对CT图像中的金属伪影进行去除。本文首先回顾了产生金属伪影的基本原因,并介绍了CT图像的传统的MAR方法和目前取得较大进展的基于深度学习的MAR方法的发展趋势;接着文中详细介绍了几种基于卷积神经网络的MAR方法;最后对本文进行了总结并对金属伪影校正方法的前景进行了展望。

关键词