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金属伪影严重地影响CT图像的质量及其医学诊断价值。考虑到临床数据的可靠性及时效性,正弦图修复及其改进的方法已成为近年来研究的热点。典型的NMAR方法(Normalized Metal Artifact Reduction),多数情况下能准确地恢复原始数据,并尽可能少地残留或引入新的伪影。然而当出现高密度组织(骨头等)与金属不相邻时,就会在金属与高密度组织间不可避免地引入或残留部分伪影。本文在NMAR算法的基础上,引入了一种基于正弦图中轨迹修复的金属伪影去除方法(TNMAR)。具体地,在NMAR方法中