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作者：智东晓;陈平;
单位：中北大学信息与通信工程学院;中北大学信息探测与处理山西省重点实验室;
摘要：针对在图像域将深度学习与迭代重建算法结合的深度迭代残差网络分解得到的材料图像受到噪声和伪影的影响，提出将迭代残差网络扩展到双域，即基于双域迭代残差网络的双能CT图像材料分解方法。该方法集成了两个并行交互的子网络CNN，同时在图像域和投影域进行材料分解操作，通过CNN直接向该网络提供投影数据，在不同域之间进行信息传递和融合，使用CNN丰富双域模型的数据保真度。实验结果表明，双域迭代残差网络相比于只在图像域进行材料分解能够更好地抑制噪声和伪影，提高图像质量和分解精度，做到细节保护。
关键词：双能CT;;图像域;;投影域;;双域迭代残差网络;;材料分解;;噪声抑制
