1 中北大学理学院，山西 太原 030051
2 信息探测与处理山西省重点实验室，山西 太原 030051
3 湖南云箭集团有限公司，湖南 辰溪 419503
基于光子计数探测器的能谱CT在材料分解、组织表征、病变检测等应用中具有巨大的潜力。在重建过程中，通道数的增加会造成单通道中光子数减少，从而导致重建图像质量下降，难以满足实际需求。本文从能谱CT重建的角度出发，将广义总变分向矢量延伸，利用奇异值的稀疏性，促进图像梯度的线性依赖，提出一种基于核范数的多通道联合广义总变分的能谱CT重建算法。在图像重建过程中，多层共享结构信息，同时保留独特的差异。实验结果表明，本文提出的算法在抑制噪声的同时，能够更有效地恢复图像细节及边缘信息。
CT重建 能谱CT 广义总变分 核范数 多通道联合 CT reconstruction spectral CT total generalized variation nuclear norm joint multi-channel
1 中北大学理学院, 山西 太原 030051
2 信息探测与处理山西省重点实验室, 山西 太原 030051
基于光子计数探测器的X射线能谱CT, 通过增加能谱分辨率实现了CT图像由灰度向彩色的转变, 提高了材料识别能力。 然而随着能谱通道数量的增加, 通道中的噪声也显著增加, 降低了材料识别的准确性。 为充分利用能谱CT图像的稀疏性以及能谱通道之间图像的相关性, 提出一种多约束窄谱CT迭代重建算法, 可在降低噪声的同时有效保留图像的边缘及细节部分。 进一步利用主成分分析对窄谱CT图像中的能谱信息进行估计, 并建立主成分图像与R, G和B颜色分量之间的映射关系, 最后获取彩色CT图像。 该方法通过材料组分的彩色表征可以有效识别材料, 同时降低图像中的背景噪声。 仿真实验和实际实验结果验证了多约束窄谱CT迭代重建算法的有效性以及利用主成分分析进行材料组分彩色表征的可行性。
能谱CT 稀疏表示 相关性 主成分分析 彩色表征 Spectral CT Sparse representation Correlation Principal component analysis Color characterization 光谱学与光谱分析
2021, 41(11): 3612
1 重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室, 重庆 400044
2 重庆大学工业CT无损检测教育部工程研究中心, 重庆 400044
传统CT采用积分式探测器采集投影数据, 反映的是物体的平均衰减特性, 会在一定程度上造成信息损失, 无法对物体进行较好的定性定量测量。 基于光子计数探测器的能谱CT通过设定多个能量响应阈值能够探测不同能量范围内的X射线光子, 采集更多被测物体的物质组成信息, 有助于识别不同物理特性的材料, 基于此, 能谱CT被广泛的应用于小病灶、 低对比度结构以及微细结构的成像。 然而将整个能谱划分为多个能量段进行数据采集时, 范围较窄能量范围内的有效光子数比例相对降低, 导致图像中包含较多的噪声, 图像质量较差, 影响能谱CT的临床应用。 为了有效的抑制能谱CT不同能量段内重建图像中的噪声, 提出了一种基于深度学习的能谱CT图像降噪方法。 我们将全卷积网络和金字塔残差网络结合为全卷积金字塔残差网络(FCPRN), 实验中, 利用能谱CT在不同的能量范围扫描小鼠样本, 使用FDK算法和基于压缩感知的Split-Bregman算法进行重建并分别作为训练数据和标签数据训练全卷积金字塔残差网络。 为了验证网络的降噪性能, 选取了常见的降噪网络模型denoising convolutional neural networks(DNCN)以及residual encoder decoder convolutional neural network (REDCNN)进行对比, 训练三种网络的使用的数据和实验配置都是完全相同的, 实验结果表明训练模型可以有效抑制不同能量范围内重建图像的噪声, 且使用的全卷积金字塔残差网络的降噪性能优于其他网络模型。 模型训练好后, 可以对FDK算法重建出的图像进行降噪, 由此提高能谱CT图像降噪效率, 保证能谱CT重建图像的质量。
能谱CT 图像降噪 深度学习 光子计数探测器 Spectral CT Image Denoising Deep learning Photon-counting detector 光谱学与光谱分析
2021, 41(9): 2950
中北大学理学院, 信息探测与处理山西省重点实验室, 山西 太原 030051
在分析不同能谱对应的公共能量段下多能投影之间关系的基础上,研究了基于减影融合的多谱CT成像算法。该方法在分析不同射线源参数下射线能谱之间关联性的基础上,建立了递变能量多能投影序列减影融合模型,并通过递变能量获取工件的多个多能投影序列,结合减影融合模型,对所得投影图像进行减影融合,去除公共能量段投影信息,获取近似窄能谱的投影信息。最后采用统计迭代算法进行图像重建,减小噪声干扰,提高重建质量。实验结果表明,所提方法能通过多谱投影减影融合得到近似窄谱投影,有效抑制射束硬化伪影。
光谱学 X射线成像 多谱CT成像 减影融合 窄谱投影 硬化校正 激光与光电子学进展
2020, 57(8): 083001
1 重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室, 重庆 400044
2 重庆大学工业CT无损检测教育部工程研究中心, 重庆 400044
3 重庆大学生物流变科学与技术教育部重点实验室, 重庆 400044
4 天津大学精密仪器与光电子工程学院, 天津 300072
X射线光子计数探测器是多能谱CT成像技术的核心, 其通过能量阈值可以选择记录不同能量的X射线光子, 有助于分析不同材质的物理特性。 利用搭建的基于光子计数探测器的多能谱CT系统, 开展高纯度金属材料K-edge特性识别实验研究。 通过设置探测器的不同能量阈值, 在不同能量范围获取金属材料投影图像, 利用投影图像灰度信息分析不同能量X射线的衰减特性, 以识别金属材料K-edge特性。 最终实验结果表明, 基于光子计数探测器的X射线能谱CT系统, 能够识别金属材料与特定能量X射线光子发生相互作用所表现出的K-edge特性。 通过计算K-edge特征峰能量阈值与材料K-edge理论能量值之间的线性对应关系, 对光子计数探测器的能量阈值进行了标定。
光子计数探测器 多能谱CT K-edge特性 能量阈值 投影图像 Photon-counting detector Spectral CT K-edge characteristics Energy threshold Projection image 光谱学与光谱分析
2018, 38(12): 3929
重庆大学 光电技术及系统教育部重点实验室, 重庆 400044
针对传统的X射线CT系统因采用积分探测器难于区分材质细微差别的关键技术问题, 基于MARS X射线能谱CT系统, 开展了彩色CT成像技术研究。研究结果表明, 对被碘溶液腐蚀的橡胶管和注射有新型造影剂(金纳米微粒)的小老鼠进行多个X射线能量段的CT断层扫描, 提取和量化不同能量范围橡胶管投影数据和小老鼠的CT图像, 重建出橡胶管彩色投影图像和小老鼠胸腔彩色CT图像, 展现了橡胶管内部复杂结构及金纳米微粒主要集中于小老鼠胸腔上部血管的信息, 显示了X射线能谱CT刻画物质信息的细微差别能力和呈现物质不同组成成分的能力。
X射线能谱CT 光子计数探测器 主成分分析法 彩色CT成像技术 X-ray spectral CT photon-counting detector principal components analysis color CT imaging technique 强激光与粒子束
2015, 27(5): 054004
重庆大学 光电技术及系统教育部重点实验室, 重庆 400044
针对传统的X射线CT系统因采用积分探测器难于鉴别材质的关键技术问题，基于MARS系统的X射线能谱CT，开展了X射线能谱K-edge特性的CT成像技术研究。通过对单一材质和混(复)合材质组成的物理模型的多个X射线能量段进行CT断层扫描，获得了材质的K-edge特性曲线，以此重建出了材质的CT图像。借助材质K-edge特性的CT断层图像，可以进行材质的鉴别分析或进行更多的材质认知信息的分析研究。与传统的X射线CT技术相比较，它可以提供更为丰富的X射线衰减信息。
X射线能谱CT 光子计数探测器 K-edge特性 材质鉴别 X-ray spectral CT photon-counting detector K-edge characteristics material discrimination 强激光与粒子束
2014, 26(10): 104004
