【摘 要】
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在医学诊断中计算机断层扫描技术（CT）是一种重要的技术手段,但是如果病人的身体中含有金属物质例如人造髋关节,脊柱植入物等,会导致扫描到的CT图像中产生明暗相间的金属伪影,掩盖人体器官组织,从而影响医生对于病情的判断。因此研究CT图像中的金属伪影去除算法具有重要的实际意义。因为传统去除金属伪影的算法在临床应用中效果并不好,要么计算时间较长,要么伪影去除不彻底。而近年来,在计算机视觉领域中,深度学习逐
【基金项目】
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中华人民共和国科学技术部,国家重点研发计划子课题,2017YFC011300,高可信强智能的的心脑血管疾病诊疗服务模式解决方案；
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在医学诊断中计算机断层扫描技术（CT）是一种重要的技术手段,但是如果病人的身体中含有金属物质例如人造髋关节,脊柱植入物等,会导致扫描到的CT图像中产生明暗相间的金属伪影,掩盖人体器官组织,从而影响医生对于病情的判断。因此研究CT图像中的金属伪影去除算法具有重要的实际意义。因为传统去除金属伪影的算法在临床应用中效果并不好,要么计算时间较长,要么伪影去除不彻底。而近年来,在计算机视觉领域中,深度学习逐渐被广泛使用,因此本文研究将深度学习应用于CT图像中的金属伪影去除。本文首先研究在图像域中使用卷积神经网络对金属伪影去除,提出了两种方法,一种直接使用卷积神经网络对CT图像中的伪影进行去除,另一种使用生成对抗网络拟合金属伪影的分布,再从CT图像中减去拟合的金属伪影从而去除金属伪影,两种方法都取得了相较于传统方法更好的效果。同时分析了两种方法的优缺点,并对实验中遇到尺寸较大的金属时无法很好去除金属伪影的现象进行了探讨,得出在图像域中当金属伪影增多时,无法有效的去除金属伪影。其次,本文研究了在雷登域中使用卷积神经网络对金属伪影去除,分析了正弦图不同的表达形式对伪影去除效果的影响,得出使用平行光束投影表示的正弦图作为网络输入会有更好的伪影去除效果,并对能否将自然图像中的Inpainting（填充）方法应用到雷登域中伪影去除问题上进行了探讨,得出了自然图像中的Inpainting方法可以有效地解决雷登域中的伪影去除问题这一结论。通过实验对比了在遇到尺寸较大的金属时,在雷登域中去除伪影与在图像域中去除伪影的区别。得出相比于图像域,雷登域可以更好地处理较强的金属伪影。最后,本文研究了使用深度学习在雷登域与图像域中一起对金属伪影进行去除,首先分析了单独从雷登域与单独从图像域去除伪影的区别,然后本文提出了一种端到端的网络结构,避免了最终结果出现解剖结构扭曲并且尽量减少了二次伪影的产生,通过实验比对,证明了该方法兼具了从雷登域中去除伪影与从图像域中去除伪影的优点。同时,本文探讨了对三维CT进行伪影去除的可能性。最后通过实验与其他金属伪影去除算法进行对比,得出了本文所提出的方法在去除金属伪影上有着更好的效果
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