一种用于静态CT去伪影的AI模型构建方法及系统

本发明公开了一种用于静态CT去伪影的AI模型构建方法及系统。该AI模型构建方法包括如下步骤：获取多个公开的体块数据，通过对每一个体块数据进行静止投影和模拟运动投影，并通过图像重建的方式获取仿真数据集；基于该仿真数据集，利用全卷积神经网络的模型架构进行第一次模型训练，构建初始模型；获取多个真实的CT测试数据，通过对每一个CT测试数据进行数据贴合，以形成贴合数据集；基于贴合数据集和仿真数据集对初始模型进行第二次模型训练，以形成从伪影CT图像到去伪影CT图像的映射关系，从而构建出用于静态CT去伪影的AI模型。本发明通过获取仿真数据集和贴合数据集，并进行两次模型训练，能够使得AI模型具有更好的伪影去除效果和泛化能力。