近年来，生成对抗网络（GAN）用于低剂量CT（LDCT）伪影抑制表现出一定性能优势，已成为该领域新的研究热点。由于伪影分布不规律且与正常组织位置息息相关，现有GAN网络的降噪性能受限。针对上述问题，提出了一种基于伪影感知GAN的LDCT降噪算法。首先，设计了伪影方向感知生成器，该生成器在U型残差编解码结构的基础上增加了伪影方向感知子模块（ADSS），从而提高生成器对伪影方向特征的敏感度；其次，设计了注意力判别器（AttD）来提高对噪声伪影的鉴别能力；最后，设计了与网络功能相对应的损失函数，通过多种损失函数协同作用来提高网络的降噪性能。实验结果表明，与高频敏感GAN（HFSGAN）相比，该降噪算法的平均峰值信噪比（PSNR）和结构相似度（SSIM）分别提升了4.9%和2.8%，伪影抑制效果良好。
