在臨床CT診斷中，某些植入病人體內的金屬物體，如：股骨內固定、金屬假牙、頸椎內固定等對X射線的衰減程度很高，使得多數光子在與金屬物質相互作用的過程中被吸收，導致到達探測器的光子數目十分稀少。因此，從探測器讀取的投影值異常大，重建的CT圖像中會產生金屬偽影。由于金屬偽影降低了斷層圖像中金屬周圍的圖像清晰度，影響了醫生對斷層結構的診斷分析。此外，金屬偽影還會導致錯誤的CT劑量的計算，直接影響醫生放療診療計劃的實施。因此，研究CT金屬偽影的校正工作具有重要的學術研究價值和臨床應用價值。
中國科學院蘇州生物醫學工程技術研究所醫學影像室CT課題組的李銘等人針對原始CT圖像中金屬偽影和噪聲分布特性，提出了基于圖像后處理技術的先驗圖像計算方法，并在此基礎上提出一種基于先驗插值的金屬偽影校正算法。該算法通過預濾波、骨骼分割以及軟組織恢復步驟計算具有完整組織信息的先驗圖像，解決了TPI軟組織信息不完整的缺陷。通過應用一種平滑插值技術校正金屬投影區，有效抑制了次級偽影的形成，提高了校正圖像的質量。該算法在仿真以及臨床CT圖像的校正實驗中，均能取得較為理想的校正結果。相關成果已經發表在SCI期刊Journal of X-Ray Science and Technology上，（Volume 23, Issue 2, pages 229–241），題為A prior-based metal artifact reduction algorithm for x-ray CT。
將這種算法和經典的LI-MAR算法、TP-MAR算法進行實驗比較。實驗結果表明，使用LI-MAR算法對原始圖像校正后，靠近金屬周圍的暗偽影得到有效抑制，但靠近金屬的骨骼模糊嚴重，正切于金屬邊緣的次級偽影也很明顯。與LI-MAR算法的校正圖像相比，TP-MAR算法校正的結果對金屬周圍骨骼的保護能取得更好的效果，但接近金屬的位置仍有金屬暗偽影的存在。對比三種算法的校正結果可見：該研究提出的算法對金屬周圍的骨骼保護和次級偽影的抑制能同時取得更好的效果。