【摘 要】
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光子计数型探测器相对传统的能量积分型探测器,能更有效地消除暗电流噪声,获得更高质量的影像,具备更强的物质分离成像能力,因而越来越受到业内研究人员的关注和青睐。但是光子计数型探测器也存在一些固有缺陷,包括电荷共享效应、射束硬化效应和脉冲堆积效应等,最终导致光谱畸变失真,对定量检测分析带来干扰。本文提出了一种基于自编码器生成对抗网络(AAE)的X射线吸收光谱数据矫正方法,在监督学习模式下直接将实验数据
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光子计数型探测器相对传统的能量积分型探测器,能更有效地消除暗电流噪声,获得更高质量的影像,具备更强的物质分离成像能力,因而越来越受到业内研究人员的关注和青睐。但是光子计数型探测器也存在一些固有缺陷,包括电荷共享效应、射束硬化效应和脉冲堆积效应等,最终导致光谱畸变失真,对定量检测分析带来干扰。本文提出了一种基于自编码器生成对抗网络(AAE)的X射线吸收光谱数据矫正方法,在监督学习模式下直接将实验数据映射到理论数据。首先通过实验室自行开发的X射线光子计数探测器CT系统采集实验光谱数据,然后通过专用软件spektr获得理论光谱数据。理论的X射线吸收光谱数据(XAS)和实验室实测光谱数据一起被送到一个自编码器生成对抗网络进行射线吸收光谱数据矫正。最后,使用训练好的网络来矫正实验测量得到的XAS数据。本文还利用CT重建的影像展示了光谱矫正的应用价值,CT重建采用滤波反投影算法(FBP),该算法重建速度快且鲁棒性好。分别用实测XAS数据和矫正后的XAS数据进行CT影像重建,采用五种无参考图像评价函数以及均匀样本重建灰度方差指标对比以上两种CT切片图的重建质量,从而验证光谱矫正对重建图像质量的影响。经实验表明,该方法能够较好地将失真光谱数据矫正为理想光谱,矫正后的光谱数据和仿真光谱数据的均方误差值为0.000013,均匀样本的CT重建切片图矫正前内部灰度方差为30.027,矫正后的方差为16.638,矫正前样本周围空气的灰度方差为134.712,矫正后的方差为132.507。说明光谱矫正能有效改善CT的成像效果。
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