谷浩¹，毕潇¹，王丹¹，李刚¹，邹晶²，陈明¹

1. 山东科技大学数学与系统科学学院, 青岛 266590; 2. 天津大学精密仪器与光电子工程学院, 天津 300072

出版日期:2021-08-25发布日期:2021-11-23

Limited-Angle CT Image Reconstruction Based ResNet andDeconvolution Network Model

GU Hao¹, BI Xiao¹ ,WANG Dan¹, LI Gang¹, ZOU Jing², CHEN Ming¹

1. College of Mathematics and Systems Science, Shandong University of Science and Technology,Qingdao 266590; 2. State Key Laboratory of Precision Measuring Technology and Instruments,Tianjin University, Tianjin 300072

Online:2021-08-25Published:2021-11-23







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X射线CT (computedtomography)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,明显减少了滑坡伪影且有效地保留了原始图像的结构特征.
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