计算机断层扫描（CT）中，通过一组获取到的投影图像计算出物体内部结构的图像。为了提高重建图像的质量，常常对这些获取到的投影图像进行多个去伪影步骤的处理。近年来，深度学习方法在 CT 造影图像去伪影方面显示出了很好的结果。然而，大多数现有的 CT 深度学习方法是在重建之后进行后处理的。因此，这些方法可能不能有效去除在重建域中相对难以去除的伪影。作为替代，我们提出了一种多阶段深度学习伪影去除方法，其中神经网络在几个领域中应用，类似于传统的 CT 处理流程。我们展示了这些神经网络可以有效地连续训练，从而实现易用和计算高效。对模拟和真实实验数据集的实验证明，我们的方法在减少伪影方面是有效的，并且优于基于深度学习的后处理方法。

Sep, 2023

本研究提出了一种新颖的牙科锥形束计算机断层扫描重建方法，旨在有效减少常见金属植入物引起的伪影。通过使用隐式神经网络生成两张不同的信息性层面的断层图像，一张图像代表特定能量水平上的单色衰减分布，而另一张图像则捕捉了由多色 X 射线束的非线性光束硬化因素引起的影响。与现有的计算机断层扫描重建方法相比，该方法仅依赖于比尔 - 朗伯定律，在背投影过程中有效地防止了金属引起的伪影的产生。广泛的实验评估表明，该方法有效地减少了金属伪影同时提供了高质量的图像重建结果，凸显了第二张图像在捕捉非线性光束硬化因素方面的重要性。

Jul, 2023

本研究提出了一种框架，基于深度学习的切片预测方案和数据增强技术，可以在不使用校正算法的情况下提取运动自由的扫描投影部分，并重建出干净的短扫描成像。该框架已经成功验证，适用于广泛的运动情况的研究。

Apr, 2023

通过多任务深度学习模型，以特征为导向的深度学习框架提供了一种新的方法，用于将低质量的锥形束计算机断层成像（CBCT）图像转换成高质量的类似于 CT 的成像，从而在压制伪影的同时保留了解剖细节。

Nov, 2023

本文提出了一种基于深度卷积神经网络的数据驱动学习方法，用于在限角摄影术下提取和抑制 FBP 重建的特定伪影。 实验结果的定性和定量评估表明，该方法在伪影抑制和细节恢复方面表现出稳定和有前途的性能，为从有限投影数据中重构出的图像质量的提高提供了简单和高效的途径。

Jul, 2016

通过使用 U-NET 模型，可以成功地改进低剂量 CT 图像的质量，提供了比其全剂量版本更好的诊断图像。

Oct, 2023

该论文介绍了深度学习在计算机断层成像领域的应用，提出了一种基于三步深度学习算法的综合缺陷检测方法，包括缺陷分割、蒙版分离和缺陷分析。使用 U-Net 架构进行缺陷分割，在模拟数据上达到 92.02％的 IoU，并在 512 像素宽的探测器上实现了 1.3 像素的平均位置误差。

Jan, 2024

本篇综述文章总结了基于深度学习技术的图像三维重建方法，以形状表示、网络结构和训练机制为基础，介绍了近期该领域的研究进展和性能比较，并探讨未来研究的方向。

Jun, 2019

该文提出了一个通用的金属伪影减少框架，将图像域和正弦图域的优点结合，通过训练神经网络恢复受金属影响的正弦图像以及生成一个先验图像来引导正弦学习，以有效地减少金属伪影。经过对真实和模拟数据的广泛实验，该方法在保留解剖结构的同时，能够产生优越的减少金属伪影的结果，并胜过其他方法。

Sep, 2020

该论文回顾了近期在牙科锥形束计算机断层扫描成像中人工智能技术的趋势和应用，重点关注了机器学习、深度学习和超分辨率技术在 CBCT 成像中的应用及其在诊断和治疗规划中的潜力，同时讨论了 AI 在牙科和 CBCT 成像中的挑战和限制。

Jun, 2023