基于光子计数探测器多能谱CT重建算法及应用研究

摘要

近年来，随着光子计数探测器技术的快速发展，X射线多能谱CT技术成为CT成像领域的研究热点问题，包括重建算法，能量选择，材料识别等。与传统CT相比，X射线多能谱CT在一次扫描中能得到物体在不同能谱通道下的投影图像，有利于区分物体的材质，提高对比噪声比(CNR)。本文基于光子计数探测技术研究多能谱CT重建算法及应用，主要研究内容如下:
　　(1)多能谱CT重建，多能谱CT可以提供被检测物体在不同能谱维度的衰减图，但由于能谱通道变窄，每个能谱通道内的噪声增加了。为了有效降低通道内的噪声，本文使用基于TV最小化的Split-Bregman算法对X射线多能谱CT进行重建。首先，根据重建模体的先验信息，进行能谱通道的划分。然后，采用Split-Bregman算法对能谱投影数据进行噪声和稀疏角度重建。仿真实验结果表明，基于Split-Bregman算法的能谱CT重建方法能够有效去除能谱通道内的噪声，满足物体材质区分的需求。
　　(2)材质区分与识别，X射线多能谱CT能够提供丰富的有关物质材质的信息。首先通过主成分分析方法对X射线能谱多CT数据进行分析，提取和量化X射线的能谱信息，并融合出彩色CT图像，可直观区分材料的不同物质。其次利用不同物质X射线的吸收特性不同，通过实验研究了不同材料的K边缘特性，进一步评估了X射线多能谱CT材质的鉴别能力。

目录

声明

摘要

主要符号表

第一章 绪论

1．1 研究背景

1．2 国内外研究现状

1．2．1 X射线能谱CT技术研究

1．2．2 X射线能谱CT图像重建算法研究

1．2．3 材质分析与识别技术研究

1．3 论文的主要工作及结构安排

第二章 X射线能谱CT技术研究

2．2 传统X-CT重建算法基础

2．2．1 CT解析重建算法

2．2．2 CT迭代重建算法

2．3 光子计数探测器

2．3．1 X射线能谱CT成像的原理与技术基础

2．3．2 探测器成像模型

2．4 本章小节

第三章 X射线能谱CT图像重建算法研究

3．1．2 基于Split-Bregman算法的TV最小化能谱CT重建

3．2 基于Split-Bregman算法的能谱CT重建算法仿真实验研究

3．2．1 模体设计与通道划分

3．2．2 含噪声数据重建实验分析

3．2．3 稀疏角数据重建实验分析

3．3 本章小结

第四章 材质识别方法研究

4．1 主成分分析

4．1．1 方法简介

4．1．2 算法流程

4．1．3 实验结果

4．2 K边缘值成像

4．2．1 物质的K边缘值特性

4．2．2 物质K边缘成像识别材质的实验研究

4．3 本章总结

5．1 论文研究内容总结

5．2 论文研究问题展望

参考文献

攻读硕士学位期间发表、录用的论文目录及研究成果

致谢