中文摘要：

疾病早期诊断要求CT图像能够反应病灶组织和器官实质的细微差异，即要求CT图像具有更高的分辨率和更加丰富的信息。然而，传统医学CT图像忽略了能量信息，获取的是平均能量下的衰减系数(CT数)，无法满足疾病早期诊断的需求。增加图像信息、提高信息精度则成为医学CT设备研制和应用中迫切需要研究的问题。本项目拟从基材料分解模型出发，结合蒙特卡罗仿真、理论分析和实际实验方法，研究基于系统优化的双能谱CT成像方法。研究工作围绕成像系统、数据采集、重建算法和物理因素相关的图像显示方面展开。揭示成像系统条件与成像算法适定性之间的关系，在此基础上优化采集条件和成像算法，以获取高对比度、多信息(等效原子序数、等效电子密度、线性衰减系数)的CT图像。进一步分析多信息CT图像的敏感因素，建立动态信息增强的彩色显示方法。本项目的实施将使CT图像能够更灵敏的反应疾病早期的细微变化，为疾病早期诊断提供更有效的信息。

结论摘要：

双能谱CT不仅能够重建被测物体的衰减系数，而且能够重建被测物体的等效原子序数和电子密度。双能成像方法具有较高的检测精度和材料识别能力，将成为未来的定量研究的重要手段。目前，双能成像工作的研究方兴未艾。本项目着眼于这个前沿研究领域，基于蒙特结合蒙特卡罗仿真、理论分析和实际实验方法，研究基于系统优化的双能谱CT成像方法。基本完成了预期研究目标，取得了较好的研究成果。通过蒙卡方法研究了双能谱对成像的影响，并设计了系列的滤波片，包括不同厚度的铝、钢、铜、氟化钙、二氧化硅、硒等滤波片，实现了不同能谱的调制。研究实现了两种双能重建方法（1）一种是基于标准模体的双能重建方法，主要通过系列不同材料、尺寸的模体进行预先的扫描、校准，获取校准系数，然后再将校准系数应用到实际双能成像中。这种方法的优点实际重建过程简单、快速、方便，只需要利用预重建的校准系数对实际扫描数据处理，再直接重建即可。缺点是要进行多套不同尺寸、材质的模型的制作，预处理，并且注意校准系数的选择；（2）另一种是适于双能谱的迭代型重建方法，该首先将双能谱CT对应的非线性问题线性化得到一个线性方程组，然后利用迭代方法对该线性方程组进行求解，最后利用求得的方程组的解对图像进行更新。该方法的主要优点是其灵活性，它能够适用于常用的各种扫描模式，对于几何一致和不一致投影均有效。同时，建立了特定的基于两种材质的双能重建方法，能够进行双材质物质的分离。