稀疏Transformer联合细节还原网络的CT金属伪影去除算法.pdfVIP

设计与应用计算机测量与控制.2025.33（3）

ComputerMeasurementControl197

DO1:10.16526/ki.11-4762/tp.2025.03.025中图分类号：TP391文献标识码：A

文章编号：1671-4598（2025)03-0197-08

稀疏Transformer联合细节还原网络的

CT金属伪影去除算法

住亚利1,2，刘，祎1,2，桂志国1,2，张鹏程1,2

（1.中北大学信息与通信工程学院，太原030051；

2.生物医学成像与影像大数据山西重点实验室，太原030051)

摘要：在CT成像中，若病人体内存在金属植人物时，CT重建图像中会出现严重的金属伪影，降低图像质量并影响

医生诊断结果；对现有金属伪影去除算法进行了研究，分析了简单的神经网络模型去除金属伪影时存在伪影残留及组织

细节模糊的问题，提出了稀疏Transformer联合细节还原网络；该网络由伪影去除网络和细节还原网络两个独立的子网

络构成，伪影去除网络将标准Transformer中的自注意力替换为稀疏注意力机制，并且引人混合尺度前馈网络提取多尺

度信息，以产生更好的图像去噪特征；细节还原网络同时提取全局和局部信息，在不损失图像分辨率的前提下清晰地恢

复原始图像细节，然后通过加法运算将其整合到上述去除伪影的图像中；在Deeplesion数据集上验证了模型的有效性，

实验结果表明，该方法在金属伪影去除效果上优于目前已有方法，在PSNR、SSIM指标上表现更优，能有效去除金属伪

影，恢复出大部分精细的结构细节。

关键词：CT图像；金属伪影；稀疏Transformer；注意力机制；细节还原

CTMetalArtifactReductionforRestorationNetworkSparse

TransformerJointwithDetails

RENYali--,LIUYil,GUIZhiguo*,ZHANGPengcheng?

(1.SchoolofInformationandCommunicationEngineering,NorthUniversityofChina,Taiyuan030051,China;

2.StateKeyLaboratoryofDynamicTestingTechnology,NorthUniversityofChina,Taiyuan03005l,China)

Abstract:InCTimaging,ifthereisametalimplantinthepatientsbody,itwillappearseriousmetalartifactinCTre-

constructionimages,reducingtheimagequalityandaffectingthedoctorsdiagnosis.Thispaperstudiesexistingmetalartifact

reductionmethods,analyzesartifactresidueandfuzzyorganizationaldetailswithasimpleneuralnetworkmodelremoving

metalartifacts.AjointsparseTransformeranddetailrestorationnetworkisproposed,whichconsistsoftwoindependentsub

networks:artifa