中文摘要：

X射线多谱成像相对于单能谱成像，其能谱信息更丰富，依据能谱与衰减系数的多谱一致性，通过多谱融合可以实现检测对象微观信息的定性与定量检测。但是目前常用的以图像质量优化为目标的多谱融合方法，破坏了图像灰度与射线能谱的一致性，影响了多谱成像的物理表征正确性，从而无法满足多谱定量检测需求，因此项目提出研究X射线多谱成像的物理机理。项目拟采用数学建模方法，在深入研究多谱信息获取的物理机理基础上，建立关于能量、检测对象、图像三者的数学物理模型；并依据该模型，突破多谱融合、能谱评估补偿等关键技术，实现物理层面上的多谱融合成像。本项目的研究可揭示多谱成像与多谱融合的物理对应关系，确保多谱成像的物理表征正确性，进而为多谱CT及定量检测奠定基础。

结论摘要：

变能量X射线多谱成像相对于单能谱成像，其能谱信息更丰富。依据能谱与衰减系数的多谱一致性，通过多谱融合可以在现有的变能量成像基础上，可进一步提升多谱成像的物理表征正确性，从而满足检测对象微观信息的定性与定量检测需求。针对这一问题，项目依据预定研究内容和目标，围绕X射线多谱成像的物理表征评估理论与方法开展创新性研究。具体工作如下研究了变能量X射线多谱成像的物理机理，建立了与能量、检测对象和图像相关的能量适定性模型，提出了基于能量适定性模型的能量自适应匹配方法，实现了能量的自适应调节与能谱优化匹配成像。在提出的基于最佳灰度带的递变能量图像序列有效子集递归提取算法的基础上，改进了已有的图像融合算法，提出了基于图像灰度一致性的递变能量图像序列融合算法，保证了动态范围扩展的灰度一致性，明晰了变能量多谱融合的物理表征特性。为了避免图像质量优化改变图像的物理表征问题，项目提出了基于神经网络的X射线多谱融合的物理表征评估算法，实现了物理层面上的多谱融合，确保了多谱成像的物理表征正确性。基于以上成果，项目组申请国家发明专利1项，授权1项；申请授权计算机软件著作权1项；发表论文12篇，其中SCI收录3篇，EI收录6篇，获山西省优秀博士论文1篇；协助培养博士2名，硕士研究生5人（其中1人已毕业）。同时，开发了变能量X射线多谱成像的采集、控制及处理软件平台，对实验室现有225kVX射线DR/CT成像系统进行了升级，实现了物理层面上的多谱融合成像，揭示了多谱成像与多谱融合的物理对应关系，确保了多谱成像物理表征的正确性，进而为多谱CT及定量检测奠定基础。