基于仿真三维生成对抗网络的内耳增强金属伪影抑制
计算机视觉与模式识别
2021-04-27 v1
摘要
金属伪影常给计算机断层扫描（CT）术后成像的高质量视觉评估带来困难。已提出大量方法解决此问题，但这些方法针对常规CT扫描设计，在成像微小植入物时性能通常不足。在术后高分辨率CT成像背景下，我们提出一种基于生成对抗神经网络的三维金属伪影抑制算法。其基于对术前图像上耳蜗植入电极所产生的物理真实CT金属伪影的仿真。生成的图像用于训练三维生成对抗网络以进行伪影抑制。所提方法在临床常规与锥形束CT的耳蜗植入术后图像上进行了定性与定量评估。这些实验表明，所提方法优于其他通用金属伪影抑制方法。
引用
@article{arxiv.2104.12510,
title = {Inner-ear Augmented Metal Artifact Reduction with Simulation-based 3D Generative Adversarial Networks},
author = {Wang Zihao and Vandersteen Clair and Demarcy Thomas and Gnansia Dan and Raffaelli Charles and Guevara Nicolas and Delingette Herve},
journal= {arXiv preprint arXiv:2104.12510},
year = {2021}
}