换一批摘要金属伪影是影响临床CT图像质量与诊断准确性的主要干扰因素,去除CT图像中的金属伪影一直是业界研究的重要方向.近年来,深度学习技术的发展与应用,为CT图像金属伪影去除算法研究开辟了新途径,涌现出大量优秀成果.本文首先阐述CT图像中金属伪影产生的原因及表现形式,其次从图像域、投影域及双域 3个方向,综述近年来深度学习在CT图像金属伪影去除领域中的研究进展,最后对现有方法进行概括总结,并对金属伪影去除的研究前景进行展望.
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关键词
CT图像金属伪影去除深度学习双域无监督学习CT imagemetal artifact reductiondeep learningdual domainunsupervised learning
栏目名称
DOI
10.15953/j.ctta.2025.264
发布时间
2026-03-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
国家自然科学基金（T2225025）
安徽省中青年教师培养行动项目（YQZD2023041）
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