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Model-based Multi-material Decomposition using Spatial-Spectral CT Filters

机译:使用空间光谱CT滤波器的基于模型的多材料分解

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摘要

Spectral CT with multiple contrast agents has been enabled by energy-discriminating detectors with multiple spectral channels. We propose a new approach that uses spatial-spectral filters to provide multiple beamlets with different incident spectra for spectral channels based on “source-side” control. Since these spatial-spectral filters yield spectral channels that are sparse, we adopt model-based material decomposition to directly reconstruct material densities from projection data. Simulation studies in three-and four-material decomposition experiments show the underlying feasibility of the spatial-spectral filtering technique. This methodology has the potential to facilitate imaging of multiple contrast agents simultaneously with relatively simple hardware, or to improve spectral CT performance via combination with other established spectral CT methods for additional control and flexibility.
机译:带有多个造影剂的光谱CT已通过具有多个光谱通道的能量鉴别检测器实现。我们提出了一种新的方法,该方法使用空间光谱滤波器为基于“源侧”控制的光谱通道提供具有不同入射光谱的多个子束。由于这些空间光谱滤波器会产生稀疏的光谱通道,因此我们采用基于模型的材料分解来直接根据投影数据重建材料密度。在三物质和四物质分解实验中的仿真研究表明,空间光谱滤波技术具有潜在的可行性。这种方法有可能通过相对简单的硬件同时对多种造影剂进行成像,或者通过与其他已建立的光谱CT方法相结合来改善光谱CT性能以实现额外的控制和灵活性。

著录项

  • 期刊名称 other
  • 作者单位
  • 年(卷),期 -1(2018),-1
  • 年度 -1
  • 页码 102–105
  • 总页数 10
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种
  • 中图分类
  • 关键词

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