由于成本，采集时间或剂量的限制，稀疏视图CT重建在广泛的应用中是重要的。然而，传统的直接重建方法如滤波后投影（FBP）导致子奈奎斯特政权中的低质量重建。相比之下，深度神经网络（DNN）可以从稀疏和嘈杂的数据产生高质量的重建，例如，通过FBP重建的后处理，作为基于模型的迭代重建（MBIR），尽管计算成本更高。在本文中，我们介绍了一种称为反复间隔的DNN方法，称为反复化堆叠的背部投影（RSBP），其使用顺序获取的单个视图的反投影作为反复卷积LSTM网络的输入。 SBP结构维护SinoGram中的所有信息，而经常性处理利用相邻视图之间的相关性并在每个新视图后产生更新的重建。我们在模拟和实际数据上培训我们的网络上的网络和测试，并证明RSBP优于FBP图像和基本MBIR的DNN后处理，其计算成本低于MBIR。

金属伪影校正是锥形束计算机断层扫描（CBCT）扫描中的一个具有挑战性的问题。插入解剖结构的金属植入物在重建图像中导致严重的伪影。广泛使用的基于介入的金属伪像减少（MAR）方法需要对投影中的金属痕迹进行分割，这是一项艰巨的任务。一种方法是使用深度学习方法来细分投影中的金属。但是，深度学习方法的成功受到现实培训数据的可用性的限制。由于植入物边界和大量预测，获得可靠的地面真相注释是充满挑战和耗时的。我们建议使用X射线模拟从临床CBCT扫描中生成合成金属分割训练数据集。我们比较具有不同数量的光子的仿真效果，还比较了几种培训策略以增加可用数据。我们将模型在真实临床扫描中的性能与常规阈值MAR和最近的深度学习方法进行比较。我们表明，具有相对较少光子的模拟适用于金属分割任务，并且用全尺寸和裁剪的投影训练深度学习模型共同提高了模型的鲁棒性。我们显示出受严重运动，体素尺寸下采样和落水量金属影响的图像质量的显着改善。我们的方法可以轻松地在现有的基于投影的MAR管道中实现，以提高图像质量。该方法可以为准确分割CBCT投影中的金属提供新的范式。

We propose a deep learning method for three-dimensional reconstruction in low-dose helical cone-beam computed tomography. We reconstruct the volume directly, i.e., not from 2D slices, guaranteeing consistency along all axes. In a crucial step beyond prior work, we train our model in a self-supervised manner in the projection domain using noisy 2D projection data, without relying on 3D reference data or the output of a reference reconstruction method. This means the fidelity of our results is not limited by the quality and availability of such data. We evaluate our method on real helical cone-beam projections and simulated phantoms. Our reconstructions are sharper and less noisy than those of previous methods, and several decibels better in quantitative PSNR measurements. When applied to full-dose data, our method produces high-quality results orders of magnitude faster than iterative techniques.

在本文中，我们提出了一种新的GPU实现了螺旋CT重建的Katsevich算法。我们的实现划分了宿函数，并通过音高来重建CT图像间距。通过利用katsevich算法参数的周期性属性，我们的方法只需要为所有音高计算这些参数一次，因此GPU-Memory负担较低，非常适合深度学习。通过将我们的实现嵌入到网络中，我们提出了一种具有稀疏探测器的高音高螺旋CT重建的端到端深网络。由于我们的网络利用了来自SINOGAGAMS和CT图像中提取的特征，因此它可以同时减少由SINOGRAMS的稀疏性引起的条纹伪像，并在CT图像中保持细节。实验表明，我们的网络在主观和客观评估中表明了相关方法。

基于深入的学习的断层摄影图像重建一直在这些年来引起了很多关注。稀疏视图数据重建是典型的未确定逆问题之一，如何从数十个投影重建高质量CT图像仍然是实践中的挑战。为了解决这一挑战，在本文中，我们提出了一个多域一体化的Swin变压器网络（MIST-NET）。首先，使用灵活的网络架构，所提出的雾网掺入了来自数据，残差数据，图像和剩余图像的豪华域特征。这里，残差数据和残差 - 图像域网组件可以被认为是数据一致性模块，以消除残差数据和图像域中的插值误差，然后进一步保持图像细节。其次，为了检测图像特征和进一步保护图像边缘，将培训的Sobel滤波器结合到网络中以提高编码解码能力。第三，随着经典的Swin变压器，我们进一步设计了高质量的重建变压器（即，REFFORMER）来提高重建性能。 REFFORMER继承了SWIN变压器的功率以捕获重建图像的全局和本地特征。具有48种视图的数值数据集的实验证明了我们所提出的雾网提供更高的重建图像质量，具有小的特征恢复和边缘保护，而不是其他竞争对手，包括高级展开网络。定量结果表明，我们的雾网也获得了最佳性能。训练有素的网络被转移到真实的心脏CT数据集，48次视图，重建结果进一步验证了我们的雾网的优势，进一步证明了临床应用中雾的良好稳健性。

基于深度学习的解决方案正在为各种应用程序成功实施。最值得注意的是，临床用例已增加了兴趣，并且是过去几年提出的一些尖端数据驱动算法背后的主要驱动力。对于诸如稀疏视图重建等应用，其中测量数据的量很少，以使获取时间短而且辐射剂量较低，降低了串联的伪像，促使数据驱动的DeNoINEDENO算法的开发，其主要目标是获得获得的主要目标。只有一个全扫描数据的子集诊断可行的图像。我们提出了WNET，这是一个数据驱动的双域denoising模型，其中包含用于稀疏视图deNoising的可训练的重建层。两个编码器 - 模型网络同时在正式和重建域中执行deno，而实现过滤后的反向投影算法的第三层则夹在前两种之间，并照顾重建操作。我们研究了该网络在稀疏视图胸部CT扫描上的性能，并突出显示了比更传统的固定层具有可训练的重建层的额外好处。我们在两个临床相关的数据集上训练和测试我们的网络，并将获得的结果与三种不同类型的稀疏视图CT CT DeNoisis和重建算法进行了比较。

In this paper, we propose a novel deep convolutional neural network (CNN)-based algorithm for solving ill-posed inverse problems. Regularized iterative algorithms have emerged as the standard approach to ill-posed inverse problems in the past few decades. These methods produce excellent results, but can be challenging to deploy in practice due to factors including the high computational cost of the forward and adjoint operators and the difficulty of hyper parameter selection. The starting point of our work is the observation that unrolled iterative methods have the form of a CNN (filtering followed by point-wise non-linearity) when the normal operator (H * H, the adjoint of H times H) of the forward model is a convolution. Based on this observation, we propose using direct inversion followed by a CNN to solve normal-convolutional inverse problems. The direct inversion encapsulates the physical model of the system, but leads to artifacts when the problem is ill-posed; the CNN combines multiresolution decomposition and residual learning in order to learn to remove these artifacts while preserving image structure. We demonstrate the performance of the proposed network in sparse-view reconstruction (down to 50 views) on parallel beam X-ray computed tomography in synthetic phantoms as well as in real experimental sinograms. The proposed network outperforms total variation-regularized iterative reconstruction for the more realistic phantoms and requires less than a second to reconstruct a 512 × 512 image on the GPU. K.H. Jin acknowledges the support from the "EPFL Fellows" fellowship program co-funded by Marie Curie from the European Unions Horizon 2020 Framework Programme for Research and Innovation under grant agreement 665667.

本文解决了利益区域（ROI）计算机断层扫描（CT）的图像重建问题。尽管基于模型的迭代方法可用于此问题，但由于乏味的参数化和缓慢的收敛性，它们的实用性通常受到限制。另外，当保留的先验不完全适合溶液空间时，可以获得不足的溶液。深度学习方法提供了一种快速的替代方法，从大型数据集中利用信息，因此可以达到高重建质量。但是，这些方法通常依赖于不考虑成像系统物理学的黑匣子，而且它们缺乏可解释性通常会感到沮丧。在两种方法的十字路口，最近都提出了展开的深度学习技术。它们将模型的物理和迭代优化算法纳入神经网络设计中，从而在各种应用中均具有出色的性能。本文介绍了一种新颖的，展开的深度学习方法，称为U-RDBFB，为ROI CT重建而设计为有限的数据。由于强大的非凸数据保真功能与稀疏性诱导正则化功能相结合，因此有效地处理了很少的截断数据。然后，嵌入在迭代重新加权方案中的块双重前向（DBFB）算法的迭代将在神经网络体系结构上展开，从而以监督的方式学习各种参数。我们的实验显示了对各种最新方法的改进，包括基于模型的迭代方案，深度学习体系结构和深度展开的方法。

在呼吸运动下重建肺部锥体束计算机断层扫描（CBCT）是一个长期的挑战。这项工作更进一步，以解决一个具有挑战性的设置，以重建仅来自单个} 3D CBCT采集的多相肺图像。为此，我们介绍了对观点或Regas的概述综合。 Regas提出了一种自我监督的方法，以合成不足的层析成像视图并减轻重建图像中的混叠伪像。该方法可以更好地估计相间变形矢量场（DVF），这些矢量场（DVF）用于增强无合成的直接观察结果的重建质量。为了解决高分辨率4D数据上深神经网络的庞大记忆成本，Regas引入了一种新颖的射线路径变换（RPT），该射线路径转换（RPT）允许分布式，可区分的远期投影。 REGA不需要其他量度尺寸，例如先前的扫描，空气流量或呼吸速度。我们的广泛实验表明，REGA在定量指标和视觉质量方面的表现明显优于可比的方法。

双能计算机断层扫描（DECT）已广泛用于需要材料分解的许多应用中。图像域方法直接分解来自高能和低能量衰减图像的材料图像，因此，衰减图像上的噪声和伪影易感。本研究的目的是开发一种改进的迭代神经网络（INN），用于DECT中的高质量图像域材料分解，并研究其性质。我们为DECT材料分解提出了一个新的Inn架构。该建议的Inn Architection在图像精炼模块中使用不同的跨材料卷积神经网络（CNN），并在图像重建模块中使用图像分解物理。独特的交叉材料CNN炼油厂包括不同的编码解码滤波器和跨材料模型，其捕获不同材料之间的相关性。我们研究了具有贴片式重构和紧密框架条件的不同跨材料CNN炼油厂。扩展Cardiacorso（XCAT）幻像和临床数据的数值实验表明，所提出的INN显着提高了几种图像域材料分解方法的图像质量，包括使用边缘保留规范器的传统模型的图像分解（MBID）方法，最近使用预先学习的材料缺口变换的MBID方法，以及非特性深层CNN方法。我们的研究基于补丁的重新制作表明，不同的跨材料CNN炼油厂的学习过滤器可以大致满足紧密框架状态。

计算机断层扫描（CT）使用从身体周围的传感器取出的X射线测量以产生人体的断层图像。如果X射线数据充分采样和高质量，则可以使用传统的重建算法;然而，诸如将剂量减少给患者的问题，或数据采集的几何限制可能导致低质量或不完整的数据。由于噪声和其他伪像，使用传统方法从这些数据重建的图像具有差的质量。本研究的目的是训练单个神经网络，从嘈杂或不完全CT扫描数据重建高质量CT图像，包括低剂量，稀疏视图和有限的角度场景。为了完成这项任务，我们将生成的对冲网络（GaN）作为信号训练，以与CT数据的迭代同步代数重建技术（SART）结合使用。网络包括自我关注块，以模拟数据中的远程依赖性。我们将我们的自我关注GaN进行CT图像重建，包括几种最先进的方法，包括去噪循环GaN，Circle GaN和总变化的校长算法。我们的方法被证明是可以相当的整体性能来圈出GaN，同时优于其他两种方法。

计算机断层扫描（CT）是一种成像技术，其中以不同角度（称为投影或扫描）收集有关对象的信息。然后，通过解决反问题来产生显示切片的内部结构的横截面图像。受辐射剂量，投影角，产生的图像等某些因素的限制可能是嘈杂的或包含伪像的。受到《变形金刚在自然语言处理》中的成功的启发，这项初步研究的核心思想是将层析成像的投影视为单词令牌，而整个横截面（又称Sinogram）的整体扫描是在句子中作为句子。自然语言处理。然后，我们通过训练蒙版辛图模型（MSM）和微调MSM来探索基础模型的想法，以获取各种下游应用程序，包括数据集合限制（例如，光子预算）和数据驱动的解决方案，以近似于数据驱动的解决方案CT重建的逆问题。本研究中使用的模型和数据可在https://github.com/lzhengchun/tomotx上获得。

从有限角度范围内获取的X射线投影的计算机断层扫描（CT）重建是具有挑战性的，特别是当角度范围非常小时。分析和迭代模型都需要更多的投影来有效建模。由于其出色的重建性能，深度学习方法已经取得了普遍存在，但此类成功主要限制在同一数据集中，并且在具有不同分布的数据集中不概括。在此，我们通过引入铭顶推销模块来提出用于有限角度CT重建的外推网，这是理论上的合理的。该模块补充了额外的铭顶信息和靴子型号概括性。广泛的实验结果表明，我们的重建模型在NIH-AAPM数据集上实现了最先进的性能，类似于现有方法。更重要的是，我们表明，与现有方法相比，使用这种Sinogram推断模块显着提高了在未经持续数据集（例如，Covid-19和LIDC数据集）上的模型的泛化能力。

CT和MRI是两种广泛使用的临床成像方式，用于非侵入性诊断。然而，这两种方式都有一定的问题。 CT使用有害电离辐射，MRI患有缓慢的采集速度。欠采样可以解决这两个问题，例如稀疏抽样。然而，这种向下采样的数据导致降低分辨率并引入人工制品。已经提出了几种技术，包括基于深度的学习方法，以重建此类数据。然而，这两个方式的欠采样重建问题总是被认为是两个不同的问题，并通过不同的研究工作分开解决。本文通过在径向MRI上应用傅立叶变换的预处理来实现稀疏CT和缺口MRI重建的统一解决方案，然后使用SCOMAGE ups采样与滤波后投影结合使用SCOMAGE Cups采样来实现的基于傅里叶变换的预处理。原始网络是一种基于深度学习的方法，用于重建稀疏采样的CT数据。本文介绍了原始 - 双工UNET，从精度和重建速度方面提高了原始双网络。所提出的方法导致平均SSSIM为0.932，同时对风扇束几何进行稀疏CT重建，其稀疏水平为16，实现了对先前模型的统计上显着的改进，这导致0.919。此外，所提出的模型导致0.903和0.957平均SSIM，同时重建具有16-统计上显着改善的加速因子，在原始模型上重建了缺乏采样的脑和腹部MRI数据，这导致0.867和0.949。最后，本文表明，所提出的网络不仅提高了整体图像质量，而且还提高了兴趣区域的图像质量;以及在针的存在下更好地推广。

We present a simple but novel hybrid approach to hyperspectral data cube reconstruction from computed tomography imaging spectrometry (CTIS) images that sequentially combines neural networks and the iterative Expectation Maximization (EM) algorithm. We train and test the ability of the method to reconstruct data cubes of $100\times100\times25$ and $100\times100\times100$ voxels, corresponding to 25 and 100 spectral channels, from simulated CTIS images generated by our CTIS simulator. The hybrid approach utilizes the inherent strength of the Convolutional Neural Network (CNN) with regard to noise and its ability to yield consistent reconstructions and make use of the EM algorithm's ability to generalize to spectral images of any object without training. The hybrid approach achieves better performance than both the CNNs and EM alone for seen (included in CNN training) and unseen (excluded from CNN training) cubes for both the 25- and 100-channel cases. For the 25 spectral channels, the improvements from CNN to the hybrid model (CNN + EM) in terms of the mean-squared errors are between 14-26%. For 100 spectral channels, the improvements between 19-40% are attained with the largest improvement of 40% for the unseen data, to which the CNNs are not exposed during the training.

在计算机断层扫描成像的实际应用中，投影数据可以在有限角度范围内获取，并由于扫描条件的限制而被噪声损坏。嘈杂的不完全投影数据导致反问题的不良性。在这项工作中，我们从理论上验证了低分辨率重建问题的数值稳定性比高分辨率问题更好。在接下来的内容中，提出了一个新型的低分辨率图像先验的CT重建模型，以利用低分辨率图像来提高重建质量。更具体地说，我们在下采样的投影数据上建立了低分辨率重建问题，并将重建的低分辨率图像作为原始限量角CT问题的先验知识。我们通过交替的方向方法与卷积神经网络近似的所有子问题解决了约束最小化问题。数值实验表明，我们的双分辨率网络在嘈杂的有限角度重建问题上的变异方法和流行的基于学习的重建方法都优于变异方法。

单像素成像（SPI）是一种新型成像技术，其工作原理基于压缩感（CS）理论。在SPI中，数据是通过一系列压缩测量获得的，并重建了相应的图像。通常，重建算法（例如基础追求）依赖于图像中的稀疏性假设。但是，深度学习的最新进展发现了其在重建CS图像中的用途。尽管在模拟中显示出令人鼓舞的结果，但通常不清楚如何在实际的SPI设置中实现这种算法。在本文中，我们证明了对SPI图像的重建以及块压缩感（BCS）的重建。我们还提出了一个基于卷积神经网络的新型重建模型，该模型优于其他竞争性CS重建算法。此外，通过将BCS合并到我们的深度学习模型中，我们能够重建以上图像大小以上的任何大小的图像。此外，我们表明我们的模型能够重建从SPI设置获得的图像，同时接受自然图像进行训练，这可能与SPI图像大不相同。这为CS重建来自各个领域的图像重建的深度学习模型的可行性打开了机会。

在目前的工作中，我们提出了一个自制的坐标投影网络（范围），以通过解决逆断层扫描成像问题来从单个SV正弦图中重建无伪像的CT图像。与使用隐式神经代表网络（INR）解决类似问题的最新相关工作相比，我们的基本贡献是一种有效而简单的重新注射策略，可以将层析成像图像重建质量推向监督的深度学习CT重建工作。提出的策略是受线性代数与反问题之间的简单关系的启发。为了求解未确定的线性方程式系统，我们首先引入INR以通过图像连续性之前限制解决方案空间并实现粗糙解决方案。其次，我们建议生成一个密集的视图正式图，以改善线性方程系统的等级并产生更稳定的CT图像解决方案空间。我们的实验结果表明，重新投影策略显着提高了图像重建质量（至少为PSNR的+3 dB）。此外，我们将最近的哈希编码集成到我们的范围模型中，这极大地加速了模型培训。最后，我们评估并联和风扇X射线梁SVCT重建任务的范围。实验结果表明，所提出的范围模型优于两种基于INR的方法和两种受欢迎的监督DL方法。

估计X射线图像上的肺深度可以在临床常规期间提供精确的机会肺部体积估计，并提高现代结构胸部成像技术中的图像对比，如X射线暗场成像。我们提出了一种基于卷积神经网络的方法，允许每像素肺厚度估计和随后的总肺容量估计。使用从5250个真实CT扫描生成的5250个模拟Xco.NoRh，网络培训并验证了网络。此外，我们能够在真正的X线片上推断使用仿真数据训练的模型。对于45名患者，对标准临床射线照相进行定量和定性评估。基于患者对应的CT扫描来定义每个患者总肺体积的地面真理。 45个真实射线照片上的估计肺体积与地基体积之间的平均值误差为0.83升。核算患者直径时，误差会降至0.66升。辅助，我们预测了131 X射线照片的合成数据集上的肺部厚度，其中平均值误差为0.21升。结果表明，可以将在仿真模型中获得的知识转移到真正的X射线图像。

在许多计算机断层扫描（CT）成像应用程序中，重要的是快速收集来自移动或随时间变化的对象的数据。通常假设断层图像是逐步拍摄的，其中物体旋转到每个期望的角度，并且拍摄视图。然而，阶梯和射击采集缓慢并且可以浪费光子，因此在实践中，在收集数据的同时连续旋转物体的情况下进行飞行扫描。然而，这可能导致运动模糊的视图，从而与严重运动伪影进行重建。在本文中，我们介绍了Codex，一个模块化框架，用于联合去模糊和断层切断重建，可以有效地颠倒在扫描中引入的运动模糊。该方法是具有新型非凸贝叶斯重建算法的新型采集方法的协同组合。 Codex通过使用重建算法的已知二进制代码编码采集而作证，然后重转反转。使用良好选择的二进制代码进行编码测量可以提高反转过程的准确性。 Codex重建方法使用乘法器（ADMM）的交替方向方法将逆问题分成迭代解训和重建子问题，使重建实用实现。我们对模拟和实验数据的重建结果显示了我们方法的有效性。