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基于生成对抗网络的CT图像金属伪影校正
文献摘要：
为了能在更好地保留工业CT图像特征细节的情况下进行金属伪影校正,本文提出一种基于生成对抗网络的去金属伪影校正方法.本文通过解析仿真的方法生成不同金属材质不同类型工件的CT图像作为训练集,训练得到含金属伪影与无金属伪影图像的映射关系.经过仿真和实际扫描的CT数据集验证,与多项式拟合方法对比,本文提出的方法在去除金属伪影的同时,还较好地保留了CT图像尺寸、边界等特征信息.若将经过本方法处理的CT图像用于后续的CT图像分割中,将显著提升CT图像分割质量.
文献关键词：
工业CT;金属伪影;伪影校正;神经网络;生成对抗网络;CT仿真;数据集;重投影
中图分类号：
作者姓名：
姜世博;孙跃文;许硕;吴志芳
作者机构：
清华大学 核能与新能源技术研究院, 北京 100084
文献出处：
引用格式：
[1]姜世博;孙跃文;许硕;吴志芳-.基于生成对抗网络的CT图像金属伪影校正)[J].哈尔滨工程大学学报,2022(12):1766-1771
A类：
B类：
生成对抗网络,伪影校正,图像特征,去金属伪影,校正方法,金属材质,工件,训练集,练得,含金,无金属,映射关系,数据集验证,多项式拟合,拟合方法,方法对比,除金,图像尺寸,特征信息,图像分割,重投影
AB值：
0.27581
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