【摘 要】
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X射线能谱CT探测器可以通过一次扫描,对两个不同的能量区间进行图像重建,由于重建算法基于单色X射线源的假设,低能量重建图像会存在明显的射束硬化伪影.为此提出了一种用于校正射束硬化伪影的卷积神经网络结构,使用大规模的体模样本进行训练:利用低能和高能重建图像共同作为网络输入以提取伪影特征,通过最小化输出和无伪影图像之间的均方误差来对低能图像进行校正.在两种不同能谱组合中的测试结果证明了该方法可以在保留
【机 构】
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天津大学微电子学院,天津300072;天津市成像与感知微电子技术重点实验室,天津300072;天津大学微电子学院,天津300072;天津师范大学数学科学学院,天津300387
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X射线能谱CT探测器可以通过一次扫描,对两个不同的能量区间进行图像重建,由于重建算法基于单色X射线源的假设,低能量重建图像会存在明显的射束硬化伪影.为此提出了一种用于校正射束硬化伪影的卷积神经网络结构,使用大规模的体模样本进行训练:利用低能和高能重建图像共同作为网络输入以提取伪影特征,通过最小化输出和无伪影图像之间的均方误差来对低能图像进行校正.在两种不同能谱组合中的测试结果证明了该方法可以在保留物质结构特征的基础上抑制射束硬化伪影,校正后低能图像的峰值信噪比大约提高了20 dB.
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