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金属伪影校正对提高CT图像清晰度具有重要意义。针对金属伪影校正研究中伪影消除不彻底、组织结构缺失等问题,提出一种基于残差编解码网络的金属伪影去除(RED-CNN-MAR)方法。首先,使用RED-CNN网络实现由金属伪影图像到无金属伪影图像的端到端映射,在卷积层之后引入BN层提高网络训练精度和加快收敛速度;并且将原始图像、线性插值(LI)图像、射束硬化校正(BHC)图像作为RED-CNN网络的三通道输入,以融合不同校正方法的优势。接着,对该网络的输出图像在投影域进一步做组织处理;最后利用滤波反投影重建