一种基于GAN网络投影补全的有限角度CT重建算法

摘要：

计算机断层成像(Computed Tomography,CT)重建算法作为CT成像技术的核心,该算法的改善不仅能够拓展成像应用领域,还可进一步推动新型成像系统的出现.而有限角度重建问题因其自身高度奇异的病态性,是CT重建算法研究领域长期以来的热点和难点问题.受到生成对抗网络(Generative Adversarial Networks,GAN)在图像修复领域取得显著进展的启发,本文提出一种基于GAN网络投影补全的有限角度CT重建算法,该算法利用GAN网络对抗训练获得可将有限角度投影数据补全的生成网络,生成网络在判别网络的监督下逼近真实的全角度投影图像,而后利用补全后的投影进行FBP重建,获得有限角度重建结果.实际数据实验结果表明本文方法与传统的SART-TV算法和FBP+ CNN方法相比,在重建质量上具有一定优势,并初步验证了使用GAN网络投影补全策略进行有限角度重建的可行性.

关键词：计算机断层成像、有限角度问题、生成对抗网络、投影补全

所属期刊栏目：24

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61601518

在线出版日期：2019-06-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：1-8