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递变能量成像中最佳X射线管电压预测算法
  • ISSN号:1000-0593
  • 期刊名称:光谱学与光谱分析
  • 时间:2015.3.15
  • 页码:820-824
  • 分类:TP391.4[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:中北大学电子测试技术国家重点实验室,信息探测与处理山西省重点实验室,山西太原030051
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(61301259,61571404,61471325); 山西省自然科学基金项目(2015021099); 山西省优秀青年学术带头人项目资助
  • 相关项目:任意扫描轨迹的多能CT重建算法
中文摘要:

现有的X射线CT成像系统,受限于多谱硬化伪影和传统单能假设的CT成像方法,只适用于结构分析却无法实现材料组分的有效区分。对此论文提出了基于能谱匹配先验的多谱CT成像方法。首先依据材料组分先验,构建能谱滤波匹配模型,设置能谱范围参数,并通过滤波获取该能谱范围内的多能投影序列;其次,针对多能投影序列,以材料组分为先验选择不同参考能量,采用改进后的ART迭代重建算法,实现了多谱CT成像。仿真实验结果表明,对于衰减系数相近的多种材质,通过选取两段不同能谱范围,重建出相应参考能量下的结果,在一定程度上改善了图像质量,对比度提高明显,可实现组分有效区分与成像。

英文摘要:

In the process of X-ray computed tomography(CT)imaging,the traditional single-energy X-ray CT imaging technology is only applicableto structural analysis but can't meet the needs of functioning for substance distinction and identification because of the multispectral hardening artifacts and inconsistency between the projection acquisition process and reconstruction assumption.A multispectral CT imaging method based on the spectrum matching priors is presented.First,energy spectrum filtering matching model is built and range spectrum parameters are set according to the material composition;then multi-spectrum projection sequence is acquired by filtering.Second,the different reference energy is selected according to the material composition,befor using the improved Algebraic Reconstruction Techniques(ART)to achieve a multi-spectral CT imaging.Simulation result shows that we improved the contrast of the reconstructed image effectively,while meeting the needs of substance distinction.The actual data collection process is achieved by reconstructing in different spectrum and different corresponding reference energy.

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期刊信息
  • 《光谱学与光谱分析》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国光学学会
  • 主编:高松
  • 地址:北京海淀区魏公村学院南路76号
  • 邮编:100081
  • 邮箱:chngpxygpfx@vip.sina.com
  • 电话:010-62181070
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-0593
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2200/O4
  • 邮发代号:82-68
  • 获奖情况:
  • 1992年北京出版局编辑质量奖,1996年中国科协优秀科技期刊奖,1997-2000获中国科协择优支持基础性高科技学术期刊奖
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国生物医学检索系统,美国科学引文索引(扩展库),英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),英国英国皇家化学学会文摘,中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:40642