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摘要:
CT广泛应用于临床诊断,但是当被扫描部位有金属植入物时,成像结果存在严重的金属伪影,影响医生诊断,因此对金属伪影进行校正具有重要的临床意义.本文首先介绍金属伪影产生的原因,接着梳理了传统的基于投影域数据修复及基于迭代的金属伪影去除方法,并主要关注了近年来兴起的深度学习技术在金属伪影去除领域的一些应用方法,最后对这些方法进行总结并对金属伪影去除的前景做出展望.
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文献信息
篇名 CT金属伪影去除研究进展
来源期刊 中国体视学与图像分析 学科
关键词 CT成像 金属伪影去除 深度学习 插值 迭代
年,卷(期) 2020,(3) 所属期刊栏目 三维定量研究与重建|3D Quantitative Research & 3D Reconstruction
研究方向 页码范围 207-223
页数 17页 分类号 TP391.41|R812
字数 语种 中文
DOI 10.13505/j.1007-1482.2020.25.03.001
五维指标
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
CT成像
金属伪影去除
深度学习
插值
迭代
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
中国体视学与图像分析
季刊
1007-1482
11-3739/R
16开
北京清华大学工物系(刘卿楼)211室
1996
chi
出版文献量(篇)
1334
总下载数(次)
3
总被引数(次)
7461
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导