【摘 要】
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计算机断层成像(Computed Tomography,CT)重建算法作为CT成像技术的核心,该算法的改善不仅能够拓展成像应用领域,还可进一步推动新型成像系统的出现。而有限角度重建问题因其
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.61601518)
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计算机断层成像(Computed Tomography,CT)重建算法作为CT成像技术的核心,该算法的改善不仅能够拓展成像应用领域,还可进一步推动新型成像系统的出现。而有限角度重建问题因其自身高度奇异的病态性,是CT重建算法研究领域长期以来的热点和难点问题。受到生成对抗网络(Generative Adversarial Networks,GAN)在图像修复领域取得显著进展的启发,本文提出一种基于GAN网络投影补全的有限角度CT重建算法,该算法利用GAN网络对抗训练获得可将有限角度投影数据补全的生成网络,生成网络在判别网络的监督下逼近真实的全角度投影图像,而后利用补全后的投影进行FBP重建,获得有限角度重建结果。实际数据实验结果表明本文方法与传统的SART-TV算法和FBP+CNN方法相比,在重建质量上具有一定优势,并初步验证了使用GAN网络投影补全策略进行有限角度重建的可行性。
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