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针对低剂量计算机断层扫描将导致扫描图像噪声高的问题,本文提出了一种用于图像降噪的多生成器的生成对抗网络(TriGAN)模型.首先提出了三个生成器的并行结构对不同类型噪声进行有针对性的图像降噪;其次引入残差网络,避免梯度消失等问题,保证训练阶段的稳定和高效;最后,利用谱归一化方法解决生成对抗网络在训练过程中可能出现的模式坍塌和慢收敛的问题.实验结果表明,TriGAN和其他深度学习模型DnCNN和GAN等相比较,图像的峰值信噪比达到26.67,平均提高了4.5%;结构相似性达到0.98,平均提高了1.5