期刊简介
《CT理论与应用研究》是中国地震局地球物理研究所和同方威视技术股份有限公司共同主办的专业性学术刊物，1992年创刊，主要刊登CT理论与应用方面的创新性研究成果，反映国内外CT科技的前沿和进展。期刊设有理论与方法、地球物理CT、工业CT、医学CT、综述和信息等栏目，是从事CT理论与应用研究方面的科技人员及大专院校师生进行学术交流的园地，也是图书、情报等部门的信息来源。
《CT理论与应用研究》是我国少数专门刊登CT理论与应用科技领域研究成果的中英文学术刊物之一，经过多项指标综合评定及同行专家评议推荐，自2004年第1期起被收录为“中国科技论文统计源期刊”，即中国科技核心期刊。
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- 杂志名称：CT理论与应用研究杂志
- 主管单位：中国地震局
- 主办单位：中国地震局地球物理研究所 同方威视技术股份有限公司
- 国际刊号：1004-4140
- 国内刊号：11-3017/P
- 出版周期：双月刊
期刊荣誉：中国科学文献计量评价研究中心颁发的优秀期刊证书期刊收录：知网收录(中), 统计源核心期刊(中国科技论文核心期刊), 国家图书馆馆藏, 万方收录(中), 上海图书馆馆藏, 维普收录(中)
工业X射线CT中基于深度学习的射束硬化伪影抑制方法
周丽平；孙怡；程凯；余建桥
关键词：射束硬化, 计算机断层成像, 深度学习, 卷积神经网络
摘要：利用工业CT进行无损检测时,由于实际X射线源的宽能谱特性,目前现有的大部分重建算法得到的图像含有射束硬化伪影.射束硬化伪影降低了图像的质量,影响了CT图像应用,如CT图像诊断等.本文提出一种基于深度学习的减少硬化伪影的方法,用大量含有硬化伪影的断层图像作为输入,用相应的在固定能量下重建的不含硬化伪影的图像作为输出来训练卷积神经网络.通过建立含有硬化伪影的断层图像与不含硬化伪影的断层图像之间的映射关系,来抑制硬化伪影.实验结果证明了本文所提方法在降低CT图像硬化伪影上的有效性.
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