Advances in metal artifact reduction in CT images: A review of traditional and novel metal artifact reduction techniques

工件(错误) 医学 图像质量 还原(数学) 投影(关系代数) 人工智能 医学物理学 放射科 核医学 计算机科学 图像(数学) 算法 几何学 数学
作者
Mark Selles,Jochen A. C. van Osch,Mario Maas,Martijn F. Boomsma,R.H.H. Wellenberg
出处
期刊:European Journal of Radiology [Elsevier]
卷期号:170: 111276-111276 被引量:7
标识
DOI:10.1016/j.ejrad.2023.111276
摘要

Metal artifacts degrade CT image quality, hampering clinical assessment. Numerous metal artifact reduction methods are available to improve the image quality of CT images with metal implants. In this review, an overview of traditional methods is provided including the modification of acquisition and reconstruction parameters, projection-based metal artifact reduction techniques (MAR), dual energy CT (DECT) and the combination of these techniques. Furthermore, the additional value and challenges of novel metal artifact reduction techniques that have been introduced over the past years are discussed such as photon counting CT (PCCT) and deep learning based metal artifact reduction techniques.
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