x射线能量谱恢复及射束硬化、散射研究

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1、首都师范大学硕士学位论文X射线能量谱恢复及射束硬化、散射研究姓名：邹晶申请学位级别：硕士专业：应用数学指导教师：张朋20060508首都师范大学硕士学位论文摘要计算机断层成像技术(ComputefizedTomo冒aphy，简称为CT)是目前最先进的无损检测手段之一，具有广泛的应用空间。CT系统包括硬件和软件两部分。硬件部分主妥包括系统的射线源、检测器、电子学及机械转动装置；软件部分包括数据处理、图像重建、图像显示及应用分析部分，其核心是图像重建算法。传统的CT重建算法是基于X射线源是单色的假设。然而在工业CT或医用CT中所用的x射线

2、源通常是多色的，只能获得多色投影数据，若直接重建图像则会出现硬化伪影。硬化伪影的校正是提高重建图像质量的一个重要方面。本文首先研究了工业CT的x射线能量谱恢复问题。目前大多数校正算法需要已知x光机的出射谱，而x光机的出射谱不是恒定不变的，它随x光机电压改变而改变，因此本文研究了x光机出射谱的恢复问题。我们选取了组成材料为铁的“楔体”作为X射线照射的模体，构造了恢复x射线能量谱分布的数学模型，设计了以牛顿法为主的恢复算法，克服模型中的病态。利用仿真数据验证了算法的有效性，得到了较好的数值结果。其次，在恢复x光机出射谱的前提下，应用迭代方

3、法对单材质及双材质物质进行硬化校正，通过数值实验证明，硬化现象得到明显的改善。此外，本文采用蒙特卡罗仿真方法，在物理仿真软件GEANT4的编程环境下：模拟了x射线源的输出能谱；利用仿真得到的x光机出射谱扫描模体，获得衰减数据；通过虚拟设计，观察滤波片对出射谱的预硬化效应；发现投影数据的分段线性现象，并给出了双能模型；本文还分析了散射的分布状况，为消除散射伪影改进图像质量奠定基础。关键词：X射线能量谱；能谱硬化；牛顿法；硬化校正方法；康普顿散射；蒙特卡罗方法重塑堑蔓查堂堡主兰垡堡奎一．——AbstractImagesreconstruc

4、tedfrompolychromaticX-raycontainthe“ringsandcup”fakeswhichseriouslyaffectthequalityofthereconstructedimages．Theresearchofbeam-hardeningcorrectionisofgreatmeaning．MostcurrentcorrectionalgorithmshavetoassumethattheX-mybeamspectraandthemassattenuationcoefficientsofthedetec

5、tedobjectrelatedtodifferentenergyaregiven．However,thebeamspectrumoftheCTsystemisn’tnormallyconstant．ItisnecessarytodesignanalgorithmtoestimatetheX-rayspectrum．Inthispaper,wepresentamethodforestimatingtheX-rayspectrumofindustrialCTsystem．Wehavedesigneda"wedge-phantoms'’w

6、hichiscomposedofirontostudytheX-rayspectrum．Then,wehavedesignedthealgorithmmainlyusingNewtonmethodtoovercomeillconditionofthemodel．Numericalsimulationswereconductedtovalidatethepmposedalgorithm．Aniterationalgorithmisappliedtoeliminatebeamhardmingontheassumptionthatthesp

7、4∞,trunlofX-raysourceisknown．And0111"iterationalgorithmiscapableofeliminatingbeamhardeningartifactsincaseofthecompositionandattenuationofscannedobjectisknown·ExperimentalresultsshowthatthisMgorithmisaccurate．Moreover,wedesignallexperimentinordertoanalyzetheproportionand

8、effectofscatteringphenomenon，whichwillleadtoimprovethequalityofreconstructedimages．Keywords：X—rayenergyspectru