基于X射线光子计数探测技术的材料K-edge特性识别实验研究

X射线光子计数探测器是多能谱CT成像技术的核心,其通过能量阈值可以选择记录不同能量的X射线光子,有助于分析不同材质的物理特性。利用搭建的基于光子计数探测器的多能谱CT系统,开展高纯度金属材料K-edge特性识别实验研究。通过设置探测器的不同能量阈值,在不同能量范围获取金属材料投影图像,利用投影图像灰度信息分析不同能量X射线的衰减特性,以识别金属材料K-edge特性。最终实验结果表明,基于光子计数探测器的X射线能谱CT系统,能够识别金属材料与特定能量X射线光子发生相互作用所表现出的K-edge特性。通过计算K-edge特征峰能量阈值与材料K-edge理论能量值之间的线性对应关系,对光子计数探测器的能量阈值进行了标定。     

强脉冲γ射线能谱测量仪研制

研制出了一种用于强脉冲γ射线能谱测量的能谱仪,在感应电压叠加器实验平台上,测量了阳极杆箍缩二极管产生的强脉冲γ射线能谱。选择适合强脉冲γ射线测量的Si-PIN探测器阵列和铅过滤片作为测量系统,通过在能谱仪的前部放置不同厚度的铅衰减片,测量了感应电压叠加器的强脉冲γ射线的强度。理论计算了不同能量的光子经过不同厚度的铅衰减片以后在探测器阵列上的能量沉积,得到了探测器的灵敏度曲线。利用探测器上的理论计算的电荷量和实验波形的对应关系,求解了该加速器的能谱。光子的最高能量约为1.44 MeV,平均能量为0.68 MeV,其中能量在0.4~0.8 MeV范围内的光子数最多,占74.3%。     

基于能谱CT的材料组分彩色表征研究

基于光子计数探测器的X射线能谱CT,通过增加能谱分辨率实现了CT图像由灰度向彩色的转变,提高了材料识别能力。然而随着能谱通道数量的增加,通道中的噪声也显著增加,降低了材料识别的准确性。为充分利用能谱CT图像的稀疏性以及能谱通道之间图像的相关性,提出一种多约束窄谱CT迭代重建算法,可在降低噪声的同时有效保留图像的边缘及细节部分。进一步利用主成分分析对窄谱CT图像中的能谱信息进行估计,并建立主成分图像与R,G和B颜色分量之间的映射关系,最后获取彩色CT图像。该方法通过材料组分的彩色表征可以有效识别材料,同时降低图像中的背景噪声。仿真实验和实际实验结果验证了多约束窄谱CT迭代重建算法的有效性以及利用主成分分析进行材料组分彩色表征的可行性。     

基于图像总变分和张量字典的多能谱CT材料识别研究

基于光子计数探测器的多能谱计算机断层成像技术(CT),能够获得多个能量段的能谱信息,在材料识别方面有着独特的优势。由于窄能谱探测及光子计数探测器存在一致性差的问题,多能谱CT图像中含有较多的噪声和伪影,这不利于材料的分解与识别。因此从重建的角度出发,改进了传统张量字典学习(TDL)方法,提出一种基于图像总变分(TV)和TDL的图像重建算法,简称TV+TDL。该算法不但继承了TDL算法在刻画各个能量通道图像之间相似性的优势,而且通过引进TV作为正则项,可进一步恢复图像微小结构和细节并有效地抑制噪声,提高材料分解精度。仿真实验结果表明,TV+TDL算法能够有效重建高质量的多能谱CT图像,并成功实现基材料模型下的材料分解与识别,从而验证了该方法的有效性和实用性。     

基于全卷积金字塔残差网络的能谱CT图像降噪研究

传统CT采用积分式探测器采集投影数据,反映的是物体的平均衰减特性,会在一定程度上造成信息损失,无法对物体进行较好的定性定量测量。基于光子计数探测器的能谱CT通过设定多个能量响应阈值能够探测不同能量范围内的X射线光子,采集更多被测物体的物质组成信息,有助于识别不同物理特性的材料,基于此,能谱CT被广泛的应用于小病灶、低对比度结构以及微细结构的成像。然而将整个能谱划分为多个能量段进行数据采集时,范围较窄能量范围内的有效光子数比例相对降低,导致图像中包含较多的噪声,图像质量较差,影响能谱CT的临床应用。为了有效的抑制能谱CT不同能量段内重建图像中的噪声,提出了一种基于深度学习的能谱CT图像降噪方法。我们将全卷积网络和金字塔残差网络结合为全卷积金字塔残差网络(FCPRN),实验中,利用能谱CT在不同的能量范围扫描小鼠样本,使用FDK算法和基于压缩感知的Split-Bregman算法进行重建并分别作为训练数据和标签数据训练全卷积金字塔残差网络。为了验证网络的降噪性能,选取了常见的降噪网络模型denoising convolutional neural networks(DNCN)以及residual encoder decoder convolutional neural network (REDCNN)进行对比,训练三种网络的使用的数据和实验配置都是完全相同的,实验结果表明训练模型可以有效抑制不同能量范围内重建图像的噪声,且使用的全卷积金字塔残差网络的降噪性能优于其他网络模型。模型训练好后,可以对FDK算法重建出的图像进行降噪,由此提高能谱CT图像降噪效率,保证能谱CT重建图像的质量。     

锥束CT平板探测器成像的余晖建模与校正方法

锥束CT具有高效率和高精度的显著特点, 在医学成像与工业无损检测等领域已得到广泛应用, 但余晖的存在降低了CT图像的质量. 本文借鉴余晖多指数衰减模型的思想, 结合平板探测器输出信号的实际衰减规律, 提出了一种新的基于多指数拟合的余晖衰减建模及校正方法. 首先进行了基于平板探测器的锥束CT成像实验, 结果表明平板探测器各像素的余晖衰减规律具有良好的一致性, 且余晖衰减规律与初始灰度的大小无关; 其后根据建立的余晖衰减模型实现了余晖的快速校正, 并分析比较了余晖校正前后投影图像和切片图像质量, 表明余晖校正后的零件轮廓清晰度得到了显著提升. 该方法无需获取探测器闪烁体成分及其衰减时间常数, 便于实际锥束CT成像系统的余晖检测与校正. 关键词： 余晖 平板探测器 锥束CT 多指数衰减     

基于Split-Bregman算法的能谱计算机层析图像重建

与传统计算机层析(CT)成像技术相比,能谱CT可在一次扫描中得到物体在不同能谱通道下的投影图像,这有利于区分物体的材质,提高信号噪声比。基于光子计数探测器的能谱CT是近年来成像领域研究的热点。由于能谱通道变窄,每个能谱通道内的噪声增加。为了有效降低通道内的噪声,采用基于全变分最小化的SplitBregman算法进行图像重建。根据重建模体的先验信息,进行能谱通道的划分;采用Split-Bregman算法对含噪声和稀疏角的能谱投影数据进行重建。仿真结果表明,基于Split-Bregman算法的能谱CT图像重建方法能够有效减少能谱通道内噪声的影响,满足物体材质区分的需求。     

Lucy-Richardson迭代解谱在X射线荧光分析的应用

硬X射线调制望远镜是我国第一颗X射线天文卫星,其载荷低能X射线望远镜采用了SCD型探测器CCD236,主要对能量在0.7～13.0 keV的软X射线光子进行观测。卫星发射前,需要对探测器进行详细的性能标定,其中包括能量响应矩阵的标定。能量响应矩阵是能谱分析的关键。CCD236探测器输出能谱并不是观测光源的真实发射谱,而是发射谱与探测器能量响应矩阵的卷积结果。一般可以通过直接反卷积的方法还原光源的真实能谱。解谱过程可以看作是一维成像问题,利用能量响应矩阵与输出能谱进行反卷积解谱。常用的反卷积算法为Lucy-Richardson迭代算法,其利用条件几率的贝氏定理反复进行运算,进而对输出能谱进行反解,得到观测光源的真实发射能谱。通过能量响应矩阵对CCD236探测器的55Fe测量能谱进行解谱。经过解谱,能谱的能量分辨从144.3 eV提升到了65.6 eV@5.9 keV,连续谱成分被明显地抑制,提高了能谱的峰背比。反解能谱由两个半峰全宽很小的（<70.0 eV）高斯峰组成,两成分的强度比为8.4,能够很好地表征真实发射谱的结构。利用这种方法可对材料X射线荧光谱进行解谱,还原材料的荧光谱,提高能谱的能量分辨。反解结果中主要元素各类荧光线通过解谱彼此独立,能谱峰背比很高,可以很好地用于X射线荧光分析中,提高荧光谱的质量。     

利用关联光子对多波段标定单光子探测器效率

利用光子晶体光纤中产生的一对波长可分别在750 nm～880 nm和1310 nm～1620 nm范围内连续调谐的量子关联光子,对一台待测单光子探测器在覆盖O,C和L三个通信波段的多个选定波长处进行了量子效率的标定测量。该方法可用于在这三个波段内任意波长处绝对标定单光子探测器的量子效率。     

金阴极微通道板探测器X射线段的能谱响应

 利用表面镀金阴极膜的微通道板(MCP)构成一种金阴极MCP光电探测器,根据MCP的电阻电容特性提出了一种特殊的能谱响应测量方法。在北京同步辐射3B3中能束线上对该探测器在2.1～6.0 keV能段的谱响应进行了实验标定。以美国NIST绝对定标的美国IRD公司生产的AXUV-100硅光二极管为次级标准探测器,标定金膜厚度分别为25和100 nm的金阴极MCP探测器的能谱响应。经分析发现,阴极材料和MCP材料的元素吸收边是造成量子效率曲线出现突变点的原因。对比两种MCP的能谱响应标定结果,金膜厚度为100 nm探测器的能谱响应高于金膜厚度为25 nm的探测器。     

基于MARS系统的X射线能谱K-edge特性CT成像技术

针对传统的X射线CT系统因采用积分探测器难于鉴别材质的关键技术问题,基于MARS系统的X射线能谱CT,开展了X射线能谱K-edge特性的CT成像技术研究。通过对单一材质和混(复)合材质组成的物理模型的多个X射线能量段进行CT断层扫描,获得了材质的K-edge特性曲线,以此重建出了材质的CT图像。借助材质K-edge特性的CT断层图像,可以进行材质的鉴别分析或进行更多的材质认知信息的分析研究。与传统的X射线CT技术相比较,它可以提供更为丰富的X射线衰减信息。     

基于相关光子多模式相关性的InSb模拟探测器定标方法

利用基于参量下转换产生的相关光子可以实现“无溯源”的绝对定标. 将该方法推广应用于模拟探测器定标的过程中, 获取两路模拟光电流信号的有效相关信息是主要难点. 在相关光子的多模式相关性理论模型的基础上, 提出了一种新的光电流处理方案. 通过将某一时刻采集到的光电流所包含的电荷量转换为等效光子计数, 采用双光路平衡探测和双通道数据波动校正的技术思路, 开展了红外模拟探测器量子效率定标验证实验研究. 利用532 nm单波长激光器为抽运源、PPLN晶体为非线性晶体, 在25 ℃工作温度下获取了631和3390 nm的相关光子对, 定标了InSb红外模拟探测器在3390 nm处的绝对功率响应度. 结果表明, 对InSb模拟探测器的合成不确定度为7.785%. 根据量子效率与绝对功率响应度之间的函数关系, 定标结果与国内计量单位的校准结果的相对偏差为3.6%. 利用多模式相关性在模拟信号下实现红外模拟探测器的绝对功率响应度定标在国际上暂无此方面的报道, 该方法验证了应用多模式相关性理论开展模拟探测器定标方法的可行性, 对于探索基于相关光子的定标技术和拓宽辐射定标应用领域具有重要意义.     

宽谱段高分辨扫描光谱定标技术

为了满足原子发射光谱仪在紫外至近红外宽谱段范围内的高光谱分辨率快速检测需求,采用精密角位移平台直接驱动光栅,配合面阵探测器,实现高精度光谱分段快速扫描探测。但在扫描过程中,探测器像元波长增量与光栅转角呈非线性关系,且不同像元的波长增量不同,这对该光谱仪波长定标造成障碍。为校正光栅色散的非线性,基于光栅方程精确计算光栅转角与探测器首尾两端像元波长的映射关系,针对同一光栅转角,探测器其余像元波长利用首尾像元波长按照局部线性色散规律计算得到,从而完成全谱段光谱定标。依据定标所得转角与探测波段对应关系依次驱动光栅转动,实现宽谱段范围内的分段高精度光谱快速扫描探测。利用汞灯光源对该定标方法的波长检测精度进行检验,在200~800 nm的宽谱段范围内,波长准确度优于0.018 nm,波长重复性优于0.001 nm。     

傅里叶光谱仪高精度光谱定标研究

为了提高傅里叶光谱仪光谱定标精度,减小光谱定标误差,基于风云四号大气垂直探测仪实验室气体池光谱定标数据,进行傅里叶光谱仪高精度光谱定标算法研究。首先,分析了傅里叶光谱仪的分光原理,并在对参考激光波数漂移、光线离轴、以及有限视场引起光谱波数偏移的原理进行分析后,得出傅里叶光谱仪光谱定标公式及定标参数的计算方法;接着分析了快速傅里叶变换(FFT)的栅栏效应和干涉图截断产生的sinc函数造成的光谱定标误差较大的原因;然后通过对比几种不同的光谱细化方法,选择高效的快速Chirp Z-transform(CZT)进行光谱细化,解决FFT光谱分辨率较低导致光谱误差较大的问题;通过对气体池参考气体在HITRAN数据库中的理论谱线,用Gaussian线型展宽并卷积sinc函数处理后作为光谱定标参考谱线的方式,减小由sinc函数引起的谱线间串扰造成的光谱定标误差,从而提高光谱定标精度。最后,使用实验测得的数据对该光谱定标算法进行验证,对比使用CZT细化光谱前后定标误差,和参考谱线处理前后的定标误差,证明该算法可以有效提高光谱定标精度,最高可将光谱定标误差减小10倍以上。     

AOTF在光谱分析中的应用研究——3.AOTF在原子发射光谱分析中的应用

本文报道了一台以声光可调滤光器(AOTF)为分光元件的自装ICP原子发射光谱仪.其硬件及软件系统均为自行设计.采用的TeO2晶体为Brimrose TEAF5-0.36-0.52-S.波长校正采用了Ca,Y,Li,Eu,Sr和Ba等六个元素的十四条谱线,经十次拟合后波长值误差小于0.1 nm.不同PMT电压下测定的峰值偏差小于0.04 nm.Ba,Y,Eu,Sc和Sr等五个元素的校正曲线平均相关系数为0.999 1,检出限在0.051～0.97 μg*mL-1范围. 在488 nm处半峰高宽度约为2.1 nm,如不采取增强分辨率的措施,该仪器在原子发射光谱分析中的应用有一定的局限性.     

高光谱成像的机采籽棉杂质分类检测

机采籽棉杂质分类检测为调整棉花清理机械加工参数和工序提供参考依据,对提升皮棉品质具有重要意义。但由于籽棉棉层分布不均匀,使得图像检测难度增大,使用传统的检测方法无法有效检测各类杂质。采用高光谱成像方法对机采籽棉中的棉叶、棉枝、地膜和铃壳（内外）五种杂质进行分类判别检测。首先采集120个机采籽棉样本的高光谱图像,选取感兴趣区域获取平均光谱曲线。发现由于物质构成的差异,不同杂质体现出不同的吸收和反射特性,不同种类物质之间的光谱差异大于同类物质。对提取的平均光谱曲线进行主成分分析（PCA）,结果显示棉花、残膜和铃壳外与其他三类相比,有较好的聚集性和可分性,但是棉叶、铃壳内和棉枝三类相互叠加在一起,空间分布存在严重交叉重叠。以提取的平均光谱曲线为训练样本,选择线性判别分析（LDA）、支持向量机（SVM）和神经网络（ANN）三种分类判别算法,对算法参数进行寻优,并建立机采籽棉杂质分类判别模型。其中,经过LDA模型降维后的样本空间较PCA表现出了更好的聚集性和可分性,采用正则化防止过拟合,得到训练集准确率为86.4%,测试集准确率为86.2%;SVM模型的参数寻优结果为C=105,g=0.1,其训练集准确率为83.42%,测试集准确率为83.40%;ANN模型参数寻优得到隐含层数和神经元个数分别为2和17,训练集准确率为82.9%,测试集准确率为81.8%。对三种模型的分类效果和检测用时进行比较,LDA模型结果最优。通过对高光谱图像进行像素等级分类判别,结果显示棉花识别效果较好,植物性杂质都被有效检测,但是地膜和棉花存在误识别,分类效果与杂质光谱的分类判别模型结果一致。因此,采用高光谱成像技术可以快速、无损的检测和识别籽棉杂质,为棉花加工装备提供反馈参数,对棉花加工机械化和智能化有重要意义。     

Accelerated metallic artifact reduction imaging using spectral bin modulation of multiacquisition variable-resonance image combination selective imaging

ObjectivesTo assess the clinical utility of a prototype sequence for metal artifact reduction, the multiacquisition variable–resonance image combination selective (MAVRIC-SL) at 3 T. This sequence allows a surgical prosthesis-dependent reduction in the number of spectral bins. We compared the prototype MAVRIC SL to the conventional two-dimensional fast spin-echo (FSE) sequences and MAVRIC SL images acquired with all spectral bins to those acquired with the optimized number of spectral bins.MethodsMAVRIC SL images were acquired in 25 image sets from August 2017 to April 2018. For each subject, the optimized number of spectral bins was determined using a short spectral calibration scan. The image sets obtained with magnetic resonance imaging that were used for the analysis consisted of MAVRIC-SL proton density (PD)-weighted or short inversion time inversion recovery (STIR) images acquired with all 24 spectral bins, the corresponding images with the optimized number of spectral bins, and the conventional two-dimensional FSE or STIR PD-weighted images. A musculoskeletal radiologist reviewed and scored the images using a five-point scale for artifact reduction around the prosthesis and visualization of the prosthesis and peri-prosthetic tissues. Quantitative evaluation of the peri-prosthetic tissues was also performed. The Wilcoxon rank-sum test was used to test for significance.ResultsThe MAVRIC SL images enabled a significantly improved reduction in metallic artifacts compared to the conventional two-dimensional FSE sequences. The optimized number of spectral bins ranged from 6 to 20, depending on the prosthesis susceptibility difference, size, and orientation to the B₀ field. The scan times significantly decreased with a reduced number of spectral bins (354.0 ± 139.1 versus 283.0 ± 89.6 s; 20% reduced scan time; p < .05). Compared to the MAVRIC SL images acquired with all 24 bins, the artifact reduction and visualization of the prosthesis and peri-prosthetic tissues on the MAVRIC SL images acquired with calibrated bins were not significantly different.ConclusionsCompared to the MAVRIC SL images acquired with all 24 spectral bins, those acquired with an optimized number of spectral bins can reduce metallic artifacts with no significant image quality degradation while providing reduced scan time.     

基于多谱线内标法的不规则铜合金样品中 Pb元素成分检测研究

原位分析和在线检测是激光诱导击穿光谱(LIBS)技术的一大优势,但是,在野外环境中,人们无法对样品进行统一预处理,面对各种形态的待测样品如何保证LIBS的检测精度是函待解决的一大难题。提出一种多谱线内定标的方法来解决上述问题,即通过求解多条分析谱线的强度和与内标元素谱线的强度比值来建立定标曲线,进而降低光谱信号波动带来的误差,提高线性相关性和检测精度。实验中以铅黄铜合金样品为例,采用LIBS对厚度不一（最大变化值为±2 mm）的铅黄铜样品中的Pb元素进行了定量检测研究,并分别采用传统定标法和多谱线内定标法对这种不规则样品进行校正和建立定标曲线。实验发现,对于不规则样品,传统定标法的检测精度大大降低,定标曲线没有明显的线性关系。当采用单条谱线的内定标方法时,定标曲线线性相关度大大提高,校正决定系数达到0.724 89。而采用多条谱线内标方法（考虑多条分析谱线的相对强度总和）计算发现,当选取5条Pb谱线（Pb 261.42 nm,Pb 280.20 nm,Pb 368.35 nm,Pb 405.78 nm和Pb 520.14 nm）进行计算时,定标曲线线性拟合度达到0.984 6,由此可见该方法消除了样品不规则所带来的光谱强度波动误差,显著提高了测量精度。虽然继续增加分析谱线数目可以进一步提升线性相关度,但是也会增加计算的复杂度,所以选择合适的分析谱线是十分重要的。此外,通过多谱线内标法也能一定程度上消除基体效应和光谱干扰等影响,是一种简单有效且具备普适性的数据处理方法。当然,该方法也存在一定的局限性（如样品成分分布极不均匀、样品表面极不规则致使激光能量低于击穿阈值等）,不过通过调整和优化检测装置方案（例如增大激光能量、增大聚焦光斑、采用长焦距聚焦透镜等）可以更好的发挥该方法的优势。该研究内容可以为LIBS原位检测和在线检测的应用提供一种新思路。     

基于中阶梯光栅的波长定标方法研究

波长定标是仪器遥感数据定量化的前提和基础。针对星载大气微量成分探测仪视场大、波长宽、空间分辨率和波长分辨率高的特点,建立了基于中阶梯衍射光栅的波长定标装置。中阶梯光栅因其较少的线密度和较大的闪耀角工作在较高的闪耀级次,光谱范围宽且具有较高的分辨率,可在工作波段内一次性输出多条分布较为均匀的谱线,克服了传统定标方式的缺点,提高了定标精度。本文首先介绍了波长定标装置的工作原理,接着利用该装置对高光谱大气微量成份探测仪进行波长定标,通过寻峰和回归分析给出载荷的波长定标方程,并利用标准汞灯谱线对定标结果进行检验。结果表明:高光谱大气微量成份探测仪的像元和波长近似满足线性分布规律,定标不确定度为0.025 8 nm,汞灯特征谱线的定标值和标准值偏差最大不超过0.043 5 nm,证明了定标结果的准确性。