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X射线动态显微CT(Computed Tomography)在材料科学、生物医学等领域里三维显微结构演化的原位、无损研究中具有重要应用。国际上动态CT采用的照明方式通常是同步辐射白光或高亮度Undulator光源,但面临着定量信息缺失或者辐射剂量大的缺陷。为了获取样品定量信息,可以采用单色光照明下的X射线相位衬度CT(X-ray Phase contrast Computed Tomography,XPCT)方法,特别适合于低Z元素的成像。但是单色光通量相对较低,CT数据采集通常需要十数分钟,限制了其在研究样品动态过程中的应用。为了提高CT时间分辨率同时保持采集数据的信噪比,本文采用降低投影数目的办法,同时采用基于压缩感知理论的迭代算法保持图像重建质量。结合代数重建法和全变分约束(ART-TV)模型,获得了欠采样条件下较好的重建效果。针对动态CT采集效率高的特点,提出高效OSEM-TV(Ordered Subset Expectation Maximization-TV)重建算法,相较于ART-TV重建速度提升一个量级。最后搭建了2 Hz时间分辨动态CT实验平台,研究了昆虫呼吸特点。本研究工作致力于在上海光源生物医学线站(BL13W)开展基于单色X射线动态CT方法及其应用研究,取得了以下几个方面的成果:1.建立和发展了低采样CT数据重建算法。通过结合代数重建法和全变分约束,较高质量重建了样品信息。针对该算法进行了实验研究,原位活体蚂蚁实验实现了17秒的CT数据采集速度。分析结果表明结合相位恢复和ART-TV算法,蚂蚁内部定量相位信息得以较高质量重建;相较于滤波反投影(Filtered Back Projection,FBP)算法,ART-TV算法大大抑制了低采样频率造成的条状伪影现象,有效重建了活体蚂蚁的三维结构。研究表明ART-TV结合XPCT技术可以在欠采样条件下,高质量重建样品的定量信息。同时可以有效提高CT数据的采集效率、降低样品所受辐射,有利于CT技术在样品动态特性研究方面的应用。2.建立和发展了少投影CT数据的高效、高质量重建方法,解决了动态显微CT海量数据快速重建的关键技术。ART-TV算法面临着数据重建时间过长的问题,与动态CT高速数据采集的特点相矛盾。为了提高重建速度,利用统计迭代算法OSEM取代ART作为数据约束项。理论模拟表明在不同噪声强度下,OSEM-TV算法可以获得与ART-TV算法图像质量相当的重建结果,但重建速度提升了一个量级。同时对标准样品和活体样本开展了实验研究。实验结果表明在最优投影数目和曝光时间下,OSEM-TV算法单幅图像重建时间在若干分钟,相较于ART-TV加速比达到30左右。更进一步通过CUDA(Compute Unified Device Architecture)并行计算技术,将重建时间缩减至两分钟以内,实现了动态显微CT的高效重建。3.将单色光显微CT技术用于昆虫呼吸特性研究,首次原位揭示了昆虫活体气囊收缩的各向异性。搭建了一个2 Hz时间分辨率的动态显微CT实验平台,分析活体昆虫呼吸特性。实验上获取并定量分析了活体昆虫呼吸时其气囊三维结构的动态演化。各向异性收缩有利于气体在气管内的流动,加大气体交换效率。该项研究加深了对昆虫呼吸特性的理解,为昆虫研究提供了新的知识。