一种基于深度学习的CT伪影去除方法及系统

本发明公开了一种基于深度学习的CT伪影去除方法及系统，涉及医学影像技术领域，包括：获取CT图像，分别对CT图像进行正弦变换和小波变换处理；构建图像增强模型，处理后的图像分别通过依次连接的图像增强模型和随机反投影层进行图像优化；优化后的图像和原始图像耦合后输入至图像增强模型中进行再处理；再处理后的图像和优化后的图像进行元素相加得到伪影去除CT图像。本发明引进小波变换对CT图像进行处理，用于提取CT图像上下文以及空间信息，在伪影去除过程中有效提取特征信息，提高图像增强的性能；建立基于VMamba模型的CT图像分辨率增强模型，提高网络训练的长期依赖性，有效识别并去除放射性伪影，提高网络训练效率。