【摘 要】
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对体内带有植入性金属假体的病人进行CT扫描成像时,得到的CT图像中会出现金属伪影,干扰后续的疾病诊治,需要去除图像中的金属伪影（Metal Artifact Reduction,MAR）。基于正弦投影的修复方法首先从原始图像中分割得到金属图像,并使用Radon变换分别得到两张图像对应的原始投影与金属投影,利用后者计算得到金属轨迹掩码,根据掩码对原始投影中对应区域受损数据进行修复并重建得到去伪影图像
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对体内带有植入性金属假体的病人进行CT扫描成像时,得到的CT图像中会出现金属伪影,干扰后续的疾病诊治,需要去除图像中的金属伪影（Metal Artifact Reduction,MAR）。基于正弦投影的修复方法首先从原始图像中分割得到金属图像,并使用Radon变换分别得到两张图像对应的原始投影与金属投影,利用后者计算得到金属轨迹掩码,根据掩码对原始投影中对应区域受损数据进行修复并重建得到去伪影图像。为了更好地修复金属轨迹部分,可以构造一幅近似于原图的“无伪影”图像,即先验图像,作为修复时的参考。先验图像的质量决定了最终伪影修复效果,它应最大程度地接近不含金属伪影的真实图像。为了获取良好的先验图像,提出基于互补替换的策略进行计算（Complementary Metal Artifact Reduction,CMAR）。算法首先使用简单插值法对原图进行粗修复,对于强伪影区采用粗修复的结果,而对于弱伪影区,为避免粗修复带来的组织损失以及二次伪影,采用原始伪影图像中的数据,之后使用双边滤波去除重构图像可能存在的残余伪影,同时保留高对比度区域的边缘信息得到先验图像,最后基于先验图像完成金属轨迹修复。采用联影公司提供的金属伪影图像进行实验,从结构相似性与峰值信噪比两方面进行评估,与改进前方法对比,CMAR在伪影去除、抑制二次伪影以及保留组织信息方面均呈现更好效果,去除伪影的效果满足临床应用要求,同时可为基于深度学习的去金属伪影方法提供训练数据。
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