【摘 要】
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X射线CT (computed tomography)成像技术中常遇到尺寸、形状或是材料特殊的检测对象,此时只能在有限的角度内进行数据采集.在不满足CT精确重建条件时,常规的重建算法表现出严重的滑坡伪影,难以为实际应用提供有价值的信息参考.为了更好地消减图像中的伪影,文章提出了一种基于ResNet网络模型的有限角CT图像重建方法,其采用残差学习方法,可用来对输入的图像进行特征提取,获取足够的细节信
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X射线CT (computed tomography)成像技术中常遇到尺寸、形状或是材料特殊的检测对象,此时只能在有限的角度内进行数据采集.在不满足CT精确重建条件时,常规的重建算法表现出严重的滑坡伪影,难以为实际应用提供有价值的信息参考.为了更好地消减图像中的伪影,文章提出了一种基于ResNet网络模型的有限角CT图像重建方法,其采用残差学习方法,可用来对输入的图像进行特征提取,获取足够的细节信息,并使用反卷积算法对学习的特征进行恢复.有限角医学CT图像数据证明了所提出的重建方法有效性,明显减少了
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