用于 CT 金属伪影 reduction 的 RetinexFlow 方法
图像与视频处理
2023-06-21 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
金属伪影是计算机断层扫描（CT）成像中的一大挑战，会显著降低图像质量并给准确诊断带来困难。然而，以往的方法要么需要金属植入物位置的先验知识，要么与伪影形成机制存在建模偏差，这限制了获取高质量 CT 图像的能力。在本工作中，我们将金属伪影 reduction 问题表述为分解与补全任务的结合。我们提出了 RetinexFlow，这是一种基于 Retinex 理论和条件归一化流（conditional normalizing flow）的新型端到端图像域模型，用以解决该问题。具体而言，我们首先设计了一个特征分解编码器，用于分解金属植入物分量和固有分量，并提取固有特征。随后，它利用特征到图像的流模块，通过一系列可逆变换逐步补全无金属伪影的 CT 图像。这些设计以由粗到精的策略整合于我们的模型中，使其取得优越性能。在仿真和临床数据集上的实验结果表明，我们的方法取得了更好的定量与定性结果，在伪影去除和图像保真度方面展现出更优的视觉表现。
引用
@article{arxiv.2306.10520,
title = {RetinexFlow for CT metal artifact reduction},
author = {Jiandong Su and Ce Wang and Yinsheng Li and Kun Shang and Dong Liang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2306.10520},
year = {2023}
}