【摘 要】
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计算机断层扫描（Computed Tomography,CT）技术利用非侵入的手段实现了对人体内部组织的断层成像,对疾病的诊断与预防起着重要的作用。能谱CT通过对X射线能量的区分,能够提供准确的物质鉴别与定量化信息,提高了诊断的可靠性,是近年来医学成像领域的研究热点。对X射线能量的探测和高精度解析是该领域的研究难点之一。本文根据X射线在半导体探测器中沉积能量的分布规律,研究并提出了一种基于不完全吸
【基金项目】
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国家自然基金资助项目“Edge-on型X射线探测器及可重构能谱解析技术研究”（项目编号:61674115）；
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计算机断层扫描（Computed Tomography,CT）技术利用非侵入的手段实现了对人体内部组织的断层成像,对疾病的诊断与预防起着重要的作用。能谱CT通过对X射线能量的区分,能够提供准确的物质鉴别与定量化信息,提高了诊断的可靠性,是近年来医学成像领域的研究热点。对X射线能量的探测和高精度解析是该领域的研究难点之一。本文根据X射线在半导体探测器中沉积能量的分布规律,研究并提出了一种基于不完全吸收模型的X射线能量解析方法,在解决探测器像素厚度限制问题的同时,实现了对X射线能量的高精度解析。为了降低探测过程中X射线的串扰引起的偏差,本文采用了基于全连接神经网络的串扰校正方法,将边缘入射型（edge-on）半导体探测器中每层收集的X射线沉积能量产生的电荷数目作为输入,通过对网络中的节点进行全连接,对探测器像素中不同位置的层进行关联,在提取每层中X射线能谱信息的同时减少特征信息的丢失;利用全连接神经网络的非线性拟合能力,结合探测器层间数据的能量相关性与空间相关性,在包含串扰数据与理想数据之间建立映射,从而在数据预处理阶段实现了X射线康普顿散射等因素引起的串扰偏差的校正。在X射线能量解析计算过程中,本文根据像素中不同位置的层收集数据的特征,通过动态调整分组的方式选择低偏差的层进行组合,并对所收集的电荷进行积分来减少累加偏差,以重构出稳定性好且精度高的能量解析方程。实验结果表明,在进行串扰校正后,探测器像素中的串扰偏差被平均抑制在4.5%以下,相应的能量解析偏差相对于校正前的偏差平均降低了16%,重建图像的峰值信噪比（Peak Signal to Noise Ration,PSNR）的平均值提升了约3.2d B。通过组合更多数量的前向位置的层来优化重构方程,其解析结果的相对偏差相对于其他分组方式平均降低了46%,且重建图像的PSNR平均水平提升了约4.2d B。以上结果表明了利用本文的方法可以实现X射线能谱探测器的高精度能量解析。
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