基于残差编解码-生成对抗网络的正弦图修复的稀疏角度锥束CT图像重建

稀疏投影可有效缩短锥束CT(CBCT）扫描剂量和扫描时间，但会导致重建图像中出现大量条状伪影。正弦图修复可以生成缺失角度的投影数据，并提高重建图像质量。基于这些，提出了一种用于稀疏角度CBCT重建的正弦图修复的残差编解码-生成对抗网络（RED-GAN）。该网络利用残差编解码结构（RED）模块替换Pix2pixGAN(Pix2pixGenerative Adversarial Network）中的U-Net生成器，并利用基于PatchGAN(Patch Generative Adversarial Network）的条件判别器鉴别修复后的正弦图和真实正弦图，从而进一步提升网络性能。利用真实CBCT投影数据进行网络训练后，分别在1/2、1/3、1/4稀疏采样条件下测试所提网络，并把RED-GAN与线性插值法、残差编解码-卷积神经网络（RED-CNN）和Pix2pixGAN对比。实验结果表明，RED-GAN的正弦图修复结果在3种条件下均优于对比方法，并在1/4稀疏采样条件下所提网络的优势最为明显。在正弦图域中，RED-GAN的均方根误差（RMSE）下降了7.2%，峰值信噪比（PSNR）上升了...