衍射增强成像信息分离方法研究

衍射增强成像（DEI）是一种功能强大的相位衬度成像技术,对于软组织,它能获得比基于吸收的传统X射线成像技术更高的衬度.研究了一种基于DEI的信息分离方法,它能同时获得三种参数图像,即吸收像、折射像和小角散射像.信息分离利用解析方程求解,获得的参数图像质量取决于在三个不同的分析晶体角度处获得的DEI图像.利用矩阵条件数对方程求解的稳定性进行了讨论,推导出理论上的折射角和小角散射宽度的最大值.最后,利用豚鼠耳蜗DEI图像对研究结果进行了验证. 关键词： 信息分离 衍射增强成像 矩阵条件数 豚鼠耳蜗     

X射线衍射增强成像中吸收、折射以及散射衬度的计算层析

X射线相位衬度成像是一种新型的X射线成像技术,通过记录射线穿过物体后相位的改变对物体进行成像,可以提供比传统的X射线吸收成像更高的图像衬度以及空间分辨力。衍射增强成像方法(Diffraction enhancedimaging,DEI)是X射线相位衬度成像方法之一,利用一块放置在物体和探测器之间的分析晶体提取物体的吸收、折射以及散射信息并进行成像。将衍射增强成像方法与计算机断层成像技术(Computerized Tomography)进行结合,利用吸收、散射以及折射信息,分别采用滤波反投影以及雷登(Radon)变换,对昆虫样品——蜜蜂进行计算层析重建,获得了好于X射线吸收计算层析的重建结果,验证了衍射增强成像信息分离计算层析的优越性。     

X射线衍射增强成像中的信息分离和信息处理

人们已经利用X射线的高穿透性,发展了较为成熟的X射线成像理论和技术. X射线成像已经广泛应用于众多领域.传统X射线成像受生物样品中组织间吸收系数差别较小和散射噪声较大两个因素的限制,不易利用这种方法获得生物组织的信息. 衍射增强成像方法不但能将有害的散射噪声滤除,而且能利用样品的折射信息, 是一种具有发展潜力的新成像方法. 本文利用衍射增强成像, 通过在摇摆曲线不同部位成像, 然后对信息处理, 得到了清晰的吸收像、消光(小角散射滤除)像、小角散射(角)宽度像和折射像,最后通过一定的算法将各种成分的像合成, 形成细节部位清晰的合成伪彩色像.     

X射线衍射增强成像中的折射衬度

根据X射线在界面处的折射过程,推导出X射线在物体中折射偏转角度的表达式;从X射线双晶衍射的原理出发,讨论了衍射增强成像(DEI)技术的空间分辨率和电子密度的衬度分辨率,明确了折射衬度在DEI技术中的表现形式,并从实验上进行了验证.利用不同能量的X射线获得了人肝病理样品中血管的DEI清晰图像,讨论了折射衬度在其中所起的作用.     

代数迭代重建算法在折射衬度CT中的应用

X射线折射衬度CT是一种基于相位衬度的断层成像技术,特别适合对由轻元素组成的生物、医学样品进行成像,可以观察到常规吸收衬度CT无法观察到的软组织内部微细结构,是一种具有巨大发展潜力的新成像方法.迭代重建算法和解析重建算法是计算机断层成像技术中并行发展的两种算法,虽然已经提出了几种X射线折射衬度CT的解析重建算法,可是还未见X射线折射衬度CT迭代重建算法的报道.研究了代数迭代重建算法在X射线折射衬度CT中的应用,比较分析了不同的投影数据排列方式对于折射衬度CT重建图像的影响,并对实验数据进行了图像重建,获得了满意的CT图像.研究结果表明,在相位衬度CT中,迭代重建算法相对于解析重建算法而言,能减少投影次数,降低曝光剂量,减少对生物样品的辐射损伤,在生物样品成像和投影数据不完整的情况下具有明显的优势. 关键词： 衍射增强成像 代数迭代算法 CT重建 同步辐射     

X射线光栅相位成像的理论和方法

通过对X射线光栅相位衬度成像实验装置的理论分析,提出了光栅位移曲线的表达式,推导出了X射线光栅相位衬度成像方程.根据该成像方程,提出了基于光栅成像相位提取方法.这些理论结果将简化光栅相位衬度成像实验步骤,提高信息获取效率,并为X射线光栅相位衬度成像和计算机断层成像的结合,进一步提出光栅相位衬度CT的简化理论奠定基础. 关键词： X射线 相位衬度成像 光栅衍射 Talbot效应     

免分析光栅一次曝光相位衬度成像方法

X射线光栅微分相位衬度成像技术可以观察到常规吸收衬度成像难以分辨的弱吸收物质的精细结构信息,因而在医学、材料学等研究领域具有巨大的应用前景.但传统的X射线光栅微分相位衬度成像技术由于采用分析光栅作为空间滤波器,需要采用相位步进法扫描分析光栅来获得样品的多张投影图像才能够分离出样品的吸收、折射和散射信息,因此存在样品曝光时间长、辐射剂量高以及X射线光通量利用率低等问题,限制了其在各个学科领域的应用研究.为克服上述问题,本文提出一种基于免分析光栅相位衬度成像系统的一次曝光样品信息提取算法.该算法只需要利用一块相位光栅,进而采用高分辨探测器进行样品投影数据的一次采集即可提取样品的吸收、折射和散射信息.理论和模拟研究结果表明:与传统相位步进法相比,该算法具有样品信息提取精度高,且不受光栅的自成像周期需为探测器像素尺寸的整数倍条件的限制.此外,该算法还能够有效地减少对生物样品的辐射损伤,因此在生物医学成像等研究领域中具有广泛的应用前景.     

衍射增强成像提取多种信息的简便方法研究

衍射增强相位衬度成像中的信息分离研究一直以来都是相关研究人员重点关注的方向之一. 本文在利用余弦函数拟合衍射增强成像中的摇摆曲线的基础上, 推导出了峰位像、左腰像和右腰像的余弦函数表达式以及吸收像、折射角像和散射角方差像的解析表达式, 形成了一种基于衍射增强成像的简便信息分离方法. 该方法只需利用摇摆曲线左腰、右腰和峰位三幅图像, 就能提取出样品的吸收、折射和散射信息, 具有方法简便、样品所受辐射剂量低等优点. 对模型样品和真实样品的实验结果表明, 本文所提方法可成功对样品进行信息分离, 并且所获得的信息分离结果可以和目前常用的多图统计方法(至少需要7张图像)获得的实验结果相比较. 关键词： 衍射增强成像 相位衬度成像 样品信息提取     

封面说明

近几年 ,X射线位相衬度成像技术引起国际上材料、生物、医学等领域的广泛关注 ,也是国际同步辐射装置上研究的热点之一 .该方法建立在X射线折射效应基础上 ,可用于以轻元素为基的材料内部结构的成像研究 ,弥补传统X射线吸收成像的不足 .其独特优势是 :空间分辨率在 μm量级 ,增强弱吸收特征衬度 ,具有对细胞成像能力 ;在硬X射线范围内 ,辐射剂量远小于吸收衬度成像 .它为材料科学、生物医学等领域提供了一个新的重要手段 .北京同步辐射装置 (BSRF)于 2 0 0 1年 6月在国内首次开展了该方面研究 ,发展了同步辐射相位衬度X射线照相术 (成像…     

衍射增强成像方法在计算机断层成像中的应用

衍射增强成像是X射线相位衬度成像方法之一，这种方法具有较高的衬度和空间分辨率. 利用它对由轻元素组成的生物、医学样品成像可以观察到常规吸收成像无法观察到的内部微细结构. 这种方法在生物、医学、材料科学等无损检测领域中的应用研究，已成为当前国际上X射线成像领域中的研究热点. 讨论衍射增强成像方法和该方法在计算机断层成像中的应用. 实验结果表明，使用衍射增强成像方法获得的数据源能够重建出微米级的生物组织结构，这些组织结构信息在常规X射线断层成像中是难以得到的. 关键词： 衍射增强成像 CT重建 同步辐射 微细结构     

Improvement and error analysis of quantitative information extraction in diffraction-enhanced imaging

Diffraction-enhanced imaging （DEI） is a powerful phase-sensitive technique that provides higher spatial resolution and supercontrast of weakly absorbing objects than conventional radiography. It derives contrast from the X-ray absorption, refraction, and ultra-small-angle X-ray scattering （USAXS） properties of an object. The separation of different-contrast contributions from images is an important issue for the potential application of DEI. In this paper, an improved DEI （IDEI） method is proposed based on the Gaussian curve fitting of the rocking curve （RC）. Utilizing only three input images, the IDEI method can accurately separate the absorption, refraction, and USAXS contrasts produced by the object. The IDEI method can therefore be viewed as an improvement to the extended DEI （EDEI） method. In contrast, the IDEI method can circumvent the limitations of the EDEI method well since it does not impose a Taylor approximation on the RC. Additionally, analysis of the IDEI model errors is performed to further investigate the factors that lead to the image artifacts, and finally validation studies are conducted using computer simulation and synchrotron experimental data.     

衍射增强成像中的折射角与边界可见度

X射线衍射增强成像技术可以精确得到样品内部结构的折射角信息, 对提高轻元素物质的成像衬度有着重要的意义. 本文对楔型和圆形两种模型样品进行了DEI实验的研究, 对3种不同能量的X射线均精确得到了样品的折射角信息, 与理论计算值吻合的很好. 利用边界可见度(Edge Visibility)对楔形样品进行了定量的分析. 结果表明, 对于特定折射角的界面, 能精确计算其最佳可见度的位置, 并与实验结果吻合的较好. 最后对一块实际医学肿瘤样品边界处的可见度进行了定量的研究, 讨论了获得最佳成像衬度的条件.     

多种图像采集策略下X射线折射信息的提取研究

不同的图像采集策略下,基于分析晶体相衬成像技术的折射信息提取方法(衍射增强成像法、广义衍射增强成像法、多图成像法)的折射角提取结果有明显的差异.与摇摆曲线腰位作为图像采集位置的传统策略相比,采集位置靠近摇摆曲线中轴时,衍射增强成像法能够提取得到更好的折射角结果.广义衍射增强成像法的三个图像采集位置相对摇摆曲线中轴对称时,折射角的提取结果好于采集位置非对称的结果,并且采集位置靠近摇摆曲线中轴时,折射角的提取结果好于摇摆曲线腰位或趾位的结果.对于多图成像法,相邻图像采集位置的角度间隔大于摇摆曲线半高全宽时,折射角提取结果非常差;而当角度间隔小于半高全宽并且图像采集位置对应的角度范围接近样品的最大折射角理论值时,能够获得很好的折射角提取结果.此研究有助于实验上对图像采集策略的合理选择以及对折射信息提取方法的更深理解.     

Information Extracting and Processing with Diffraction nhanced Imaging of X-Ray

X-ray imaging at hight energies has been used for many years in many fields. Conventional X-ray imaging is based on the different absorption within a sample. It's difficult to distinguish different tissues of a biological sample because of their small difference in absorption. In this paper, we use the diffraction enhanced imaging(DEI)method. We took images of absorption, extinction,scattering and refractivity. In the end, we presented pictures of high resolution with all these information combined.     

X射线衍射增强成像中的定量测量

提出了一种基于X射线衍射增强成像(DEI)断层计算机X射线层析术(CT)图像的物体尺寸精确测量方法.X射线衍射增强成像是一种基于相位衬度的成像技术.通过建立DEI的简化模型,研究衍射成像过程中品体转角、投影图像谷点位置、成像系统等效模糊等因素之间关系,由此具体探讨了系统模糊效应对圆物体边界成像带来的位置偏移,并以圆形被测样品为例.提出可精确测定直径的简单有效算法.通过理论仿真模型数据和北京同步辐射装置上的实测数据验证了该算法的精度.该方法实现了利用DEI图像对被测物体几何尺寸的精确测量,可用于对牛物组织样品等物体内部微小结构的尺寸的精确测量.     

Different contrast information obtained from CARS and nonresonant FWM images

We demonstrate that coherent anti‐Stokes Raman scattering (CARS) microscopy can be used not to obtain vibrational contrast related to a particular chemical species only, but furthermore, it directly yields topological contrast. Topological contrast is due to the spatially dependent refractive index of the sample and a number of linear effects as interference, refraction and absorption contribute to the topological contrast inherent to CARS images. In order to distinguish between different contrast mechanisms we propose an image correction method based on the analysis of the nonresonant four‐wave mixing (FWM) signal distribution. Copyright © 2009 John Wiley & Sons, Ltd.