混合金属伪影减少算法在X射线CT中的应用

"A hybrid metal artifact reduction algorithm for x-ray CT" 这篇论文主要探讨了一种针对X射线计算机断层扫描（CT）的混合金属伪影减少算法。金属伪影是CT图像质量下降的主要原因之一，它会干扰图像的诊断准确性。尽管已经有一些基于前向投影的方法被用来处理金属伪影，这些方法依赖于一个无伪影的先验图像来替换受金属影响的投影数据，但通常很难获取一个与真实无伪影图像相近的先验图像。因此，该研究旨在提出一种新的方法，解决这一难题。 论文作者包括Yanbo Zhang、Hao Yan、Xun Jia、Jian Yang、Steve B. Jiang和Xuanqin Mou，发表在2013年的《医学物理》（Medical Physics）期刊上。文章的DOI为10.1118/1.4794474，可以在线访问。 研究中提到的混合算法可能结合了多种技术，如迭代法、基于融合的先验图像生成、约束优化以及对金属伪影和解剖结构的分割等。这些方法的结合可能有助于提高金属伪影减少的效果，同时尽可能地保持图像的细节和真实性。 标签“computed tomography; metal artifacts; metal artifact reduction; total variation”表明论文关注的是CT成像中的金属伪影问题，以及利用总变分（Total Variation，TV）等优化技术进行伪影减少。总变分是一种常用于图像恢复和去噪的数学工具，通过最小化图像的整体变化来平滑图像并去除噪声，同时保留边缘信息。 在CT成像中，金属伪影通常由体内植入物或医疗器械引起，例如金属关节、手术器械或放射治疗用的永久性种子植入物。这些金属物体在X射线照射下会产生高密度投影，导致CT重建时的数据不准确，进而产生图像伪影。文中提到的其他几篇相关文献进一步证明了这个问题在临床放射治疗规划和CT模拟中的重要性，以及各种金属伪影减少算法的应用和效果评估。 这篇论文的研究工作对于提高CT图像质量，特别是在有金属植入物的患者中的应用，具有重要意义。通过开发和应用这种混合金属伪影减少算法，可以改善医生的诊断能力，提高放射治疗的精确度，并可能降低不必要的后续检查需求。