【摘 要】
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随着医疗技术的发展,越来越多的患者选择植入金属义齿,以改善口腔中的牙齿问题,而关于这些患者的术后评估诊疗,一直以来都是临床诊断中的困扰和难点。当患者口腔中带有义齿、金属夹等异物时,他们的CT图像会因为这些高密度金属物的存在而产生明暗相间的条纹或散射状伪影,导致牙齿的组织结构边缘模糊难辨,给临床诊断带来极大的困难,严重情况下,甚至会造成疾病误诊,为患者的后续治疗造成不可估量的威胁。关于金属伪影校正的
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随着医疗技术的发展,越来越多的患者选择植入金属义齿,以改善口腔中的牙齿问题,而关于这些患者的术后评估诊疗,一直以来都是临床诊断中的困扰和难点。当患者口腔中带有义齿、金属夹等异物时,他们的CT图像会因为这些高密度金属物的存在而产生明暗相间的条纹或散射状伪影,导致牙齿的组织结构边缘模糊难辨,给临床诊断带来极大的困难,严重情况下,甚至会造成疾病误诊,为患者的后续治疗造成不可估量的威胁。关于金属伪影校正的问题一直以来都是医学图像处理领域的难点和热点。本文尝试通过使用深度学习技术建立模型来校正金属伪影,用于术后临床医疗诊断。研究提出了一种基于卷积神经网络的新型同形适应性算法（Homographic Adaptation Convolution Neural Network,HACNN）,对口腔CT中的金属伪影进行校正。考虑到人类的口腔结构大致相同,通过不同人体头部CT切片之间的学习和训练,对CT图像中牙齿区域的金属伪影达到有效的去除效果。首先,建立17层卷积神经网络作为深度学习的框架,然后通过VGG19网络提取输入图像和参考图像的特征,作为改进的Contextual损失函数的输入,最后通过多次训练和调整网络模型,优化实验效果。本研究在临床真实数据集和合成的模拟数据集上分别实验,讨论模型的可行性和校正能力。本文开发和研究了深度卷积神经网络,建立的模型可以有效去除头部CT的金属伪影。校正后的CT重建图像不仅没有引起二次伪影,而且也没有造成模糊,图像中的疾病细节信息被很好的保留下来。通过峰值信噪比、结构相似度、阈值分割、dice系数、三维体重建等方式对校正效果进行评估。通过与多种同类型算法之间的对比,验证所提出方法在校正金属伪影和保留细节信息上效果更优。
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