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目的:针对稀疏投影的CT重建图像附带噪声和伪影的特性,使用神经网络模型对稀疏投影得到的低质量CT重建图像进行图像增强。方法:在残差编码-解码卷积神经网络基础上提出一种基于对抗训练的U-Net神经网络模型,并使用公开数据集TCGA-CESC癌症CT影像进行模型训练和测试。评价模型处理效果的指标包括峰值信噪比(PSNR)、结构相似性(SSIM)和均方根误差(RMSE)。结果:在对180次探测的CT重建图像的测试中,模型处理后的图像相比未处理图像,PSNR、SSIM和RMSE指标平均值分别提升15.10%