用于 CT/CBCT 金属伪影抑制的生成式掩码金字塔网络：基于投影-正弦图联合校正

计算机断层扫描（CT）或锥束 CT（CBCT）金属伪影抑制的常规方法是用合成数据替换金属轨迹内的 X 射线投影数据。然而，现有的投影或正弦图补全方法并非总能产生解剖一致的信息来填充金属轨迹，因此当金属植入物较大时，常引入显著的二次伪影。本工作中，我们提出通过投影-正弦图联合校正以及对抗学习，用解剖一致的内容替换受金属伪影影响的区域。为处理形状多样且尺寸较大的金属植入物，我们还提出了一种新颖的掩码金字塔网络，其在网络编码层间强制施加掩码信息，并提出一种掩码融合损失以减轻对抗训练的早期饱和。我们的实验结果表明，所提出的投影-正弦图校正设计是有效的，且我们的方法比现有最优方法更好地从金属轨迹中恢复信息。