【摘 要】
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目的通过训练生成对抗网络（generativeadversarialnetworks，GAN）模型，构建一种用于消除CT图像金属伪影的神经网络，以期为临床提供参考。方法收集2017年1月至2022年6月四川大学华西口腔医院影像科就诊患者的CT资料，共纳入1000例无伪影CT数据和620例金属伪影CT数据，包含充填体、冠类、钛板钛钉类、托槽类、金属异物类5种。将400例金属伪影CT数据和1000例无伪影CT数据用于仿真合成，构建出1000对配对的模拟金属及伪影图像和模拟金属图像（每种200对）。在保证5种金
【机 构】
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四川大学华西口腔医院口腔颌面外科 口腔疾病研究国家重点实验室 国家口腔疾病临床医学研究中心，成都 610041第四军医大学口腔医学院口腔颌面外科 军事口腔医学国家重点实验室 国家口腔疾病临床医学研究中
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目的通过训练生成对抗网络（generative adversarial networks，GAN）模型，构建一种用于消除CT图像金属伪影的神经网络，以期为临床提供参考。
方法收集2017年1月至2022年6月四川大学华西口腔医院影像科就诊患者的CT资料，共纳入1 000例无伪影CT数据和620例金属伪影CT数据，包含充填体、冠类、钛板钛钉类、托槽类、金属异物类5种。将400例金属伪影CT数据和1 000例无伪影CT数据用于仿真合成，构建出1 000对配对的模拟金属及伪影图像和模拟金属图像（每种200对）。在保证5种金属伪影数据相等的情况下，将整个数据集随机（计算机随机）分为训练集（800对）和测试集（200对），前者用于训练GAN模型，后者用于评估GAN模型性能。定量评价测试集均方根误差（root-mean-square error，RMSE）和结构相似性（structural similarity index measure，SSIM）。用训练好的GAN模型对剩余的220例临床病例颌面部CT图像金属伪影进行消除，并由2名高年资主治医师分别使用改良利克特量表对消除结果进行评价。
结果测试集中充填体、冠类、钛板钛钉类、托槽类和金属异物类伪影消除的RMSE值分别为0.018±0.004、0.023±0.007、0.015±0.003、0.019±0.004、0.024±0.008（F=1.29，P=0.274），SSIM值分别为0.963±0.023、0.961±0.023、0.965±0.013、0.958±0.022、0.957±0.026（F=2.22，P=0.069），总体差异均无统计学意义。2名评价者评分的组内相关系数为0.972，对于220例临床病例，改良利克特量表的总体得分为（3.73±1.13）分，整体消除效果较满意。充填体、冠类、钛板钛钉类、托槽类和金属异物类的改良利克特量表得分分别为（3.68±1.13）、（3.67±1.16）、（3.97±1.03）、（3.83±1.14）、（3.33±1.12）分，总体差异无统计学意义（F=1.44，P=0.145）。
结论本项研究构建的CT图像金属伪影消除GAN模型，可有效去除金属伪影的干扰，提升图像质量。
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