马 燕, 钟发生, 刘丰林

(1.重庆大学 光电技术及系统教育部重点实验室, 重庆 400044；2.重庆大学 工业CT无损检测教育部工程研究中心, 重庆 400044)

0 引言

计算机断层成像 (Computed Tomography，CT)技术通过计算穿过被扫描物体的X射线衰减值，获取物体的断层结构信息[1]。在临床领域，CT技术提供比数字X射线成像技术更高的组织密度分辨率，使医生快速清楚地识别组织器官、准确诊断病变范围，进一步推动了病理研究和临床诊断的发展。在CT成像过程，若被扫描对象包含具有高衰减系数的金属物质时，会导致重建图像中出现金属伪影[2]。金属伪影的表现形式为金属物体的周围存在黑色的暗带缺失区域或黑白相间的放射状条纹[3]，如图1所示。

图1 金属伪影CT图像

在临床诊断中，病人体内的金属固定修复体、金属矫治器、关节假体、金属钉等含金属成分的物体都会产生金属伪影[4]。金属伪影会阻碍组织类型的准确区分，影响后续诊断结果的准确性[5]。金属伪影校正的研究对提高重建图像清晰度和确保CT图像应用的准确性具有重要意义，对现有校正算法的改进与优化已成为学术研究和应用价值研究的重要课题之一。

近几十年，学者们提出大量金属伪影去除方法(Metal Artifact Reduction, MAR)。现阶段软件校正的方法分为五大类：基于物理效应的预处理、迭代重建、基于投影域的插值法、混合校正方法以及基于深度学习的校正方法[6-7]。一般可以通过设置CT扫描采集参数或改变获取扫描数据的方式减少金属伪影的生成，但在伪影情形复杂的情况下无法彻底将其消除，需要采用基于软件校正的处理技术。……