DICDNet: 基于卷积字典的金属伪影去除网络

首先，我们发现金属物品在CT图像中总是呈现出非本地的条纹和星形图案。基于这些观察结果，我们采用了卷积字典模型来对金属伪影进行编码。为了解决这个模型，我们提出了一种基于近端梯度技术的新型优化算法。通过简单的运算符，我们可以将所提出的算法的迭代步骤轻松展开成具有特定物理意义的网络模块。对合成和临床数据集的全面实验证实了所提出的DICDNet的有效性，以及与当前最先进的MAR方法相比的卓越可解释性。