基于残差学习的CT稀疏重建伪影校正

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为减少CT扫描中X射线的辐射剂量,提出一种基于残差学习的CT稀疏重建伪影校正的方法。增大CT扫描间隔的角度,减少投影的个数;利用FBP方法对原始数据进行反投影重建;建立基于残差学习的卷积神经网络模型,对重建过程中的伪影特征进行学习;通过对稀疏重建的图像进行残差操作,得到去伪影的CT图像。实验结果表明,该方法降低了X射线的辐射剂量,减少了传统稀疏重建中正则化的影响,有效降低了条形伪影。
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