本文關鍵詞：基于分析晶體成像的信息提取和CT重建的研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：X射線相位襯度成像技術是目前成像領域的研究熱點之一,與傳統(tǒng)的成像技術(吸收襯度)相比,它能夠獲得更高襯度的圖像,能夠更清晰地分辨出樣品(尤其是對X射線弱吸收的輕元素樣品)的微觀結構細節(jié),在醫(yī)學、生物學和材料學等領域具有廣泛的應用前景。因此,關于相位襯度成像的研究課題具有非常重要的研究價值�；诜治鼍w成像是一種非常重要的相位襯度成像方法,通過在不同分析晶體位置采集的兩幅或者更多的強度圖像,再利用信息提取算法就可以得到樣品的折射角、超小角散射和衰減信息圖像。本文針對基于分析晶體成像方法的信息提取和CT重建中存在的一些問題進行了詳細的研究,并提出了解決方法,主要工作以及研究結果概括如下：首先,對現(xiàn)有的三種基本信息提取算法：衍射增強法、廣義衍射增強法和多圖成像法在不同的圖像采集策略下的信息(折射角、超小角散射和衰減信息)提取效果進行了研究。研究結果表明在不同的圖像采集策略下,三種算法得到的信息提取結果有明顯的差異,通過比較,本文針對每一種信息提取算法的特點,對圖像采集策略的優(yōu)先選擇分別進行了建議。此研究將有助于實驗上對圖像采集策略的合理選擇,進而充分發(fā)揮三種信息提取算法的信息提取能力。其次,與其它兩種信息提取算法相比,多圖成像法能夠得到更精確的折射角計算值,但是仍然比實際值小很多,尤其是在折射角較大的情況下,這種差異會更明顯。因此,為了能夠獲得更精確的折射角信息、本文依據(jù)多圖成像法的信息提取特點對其進行了有效的改進。在相同的圖像采集條件下,利用改進算法后,折射角信息的精確度有了很大的提高。并且,在折射角提取算法改進的基礎上對超小角散射信息的提取算法也進行了適當改進,改進后的信息提取結果也有了一定的改善。此外,與原始算法相比,在提取折射角信息時,改進算法具有更強的抗散射干擾的能力,并且具有相近的噪聲抑制能力。由于改進算法采用的是非函數(shù)擬合方法,它的計算復雜度與原始算法相似,因此,進行信息提取時,兩種算法的計算機運算時間相差非常小,可以忽略。上述結果表明改進算法在X射線管光源上有巨大的應用潛力。最后,利用代數(shù)迭代重建算法對折射率位相因子δ,以及它的偏導數(shù)(?)(?)/(?)x和(?)(?)/(?)y的分布進行了平行束和扇形束的CT重建研究,對多圖成像法以及它的改進算法對應的CT重建結果進行了比較。計算機模擬實驗結果表明,與原始算法相比,基于改進算法的重建圖像的質(zhì)量更高,像素值更精確。并且,改進算法具有很強的噪聲抑制能力。進行扇形束CT重建時,通過坐標變換的方法對折射角投影值進行了有效的加權處理,建立了適合于代數(shù)迭代算法的扇形束CT重建框架。此外,由于扇形束中每一條X射線在單色晶體上的入射角度不同,導致不同扇角位置的X射線波長是不一樣的(多色波長),因此,扇形束折射角投影值與平行束(單色波長)投影值之間存在很大的差異,對重建圖像的質(zhì)量有很大的影響。本文提出了一種修正方法,對扇形束折射角投影值進行了修正,結果表明修正后的重建圖像的精確度有了顯著提高,證明了修正方法的可行性。
【關鍵詞】：相位襯度成像技術 基于分析晶體成像 圖像采集策略 信息提取 扇形束CT重建
【學位授予單位】：蘭州大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TP391.41;O434.1
【目錄】：

• 中文摘要3-5
• 英文摘要5-9
• 第一章 引言9-20
• 1.1 課題背景及其發(fā)展現(xiàn)狀9-18
• 1.2 論文的研究內(nèi)容及結構安排18-20
• 第二章 與基于分析晶體成像相關的物理原理20-35
• 2.1 X射線的產(chǎn)生20-22
• 2.2 X射線與物質(zhì)的相互作用22-31
• 2.2.1 X射線的作用機制22-25
• 2.2.2 X射線的衰減25-27
• 2.2.3 X射線的折射27-31
• 2.3 基于分析晶體成像的基本原理31-35
• 第三章 圖像采集策略對信息提取的影響35-64
• 3.1 三種基本信息提取算法原理35-38
• 3.1.1 Chapman的衍射增強算法35-36
• 3.1.2 廣義衍射增強算法36-37
• 3.1.3 多圖成像算法37-38
• 3.2 計算機模擬實驗條件38-41
• 3.3 DEI算法信息提取結果比較41-49
• 3.4 G-DEI算法信息提取結果比較49-54
• 3.5 MIR算法信息提取結果比較54-62
• 3.6 小結62-64
• 第四章 對多圖成像法的改進64-79
• 4.1 改進原理64-69
• 4.2 算法改進前和改進后的信息提取結果比較69-78
• 4.3 小結78-79
• 第五章 基于分析晶體成像的線性迭代算法CT重建79-117
• 5.1 CT重建算法介紹79-82
• 5.1.1 濾波反投影算法79-80
• 5.1.2 線性迭代重建算法80-82
• 5.2 平行束CT重建82-101
• 5.2.1 重建原理82-87
• 5.2.2 計算機模擬實驗條件87-88
• 5.2.3 CT重建結果比較88-101
• 5.3 扇形束CT重建101-116
• 5.3.1 重建原理101-106
• 5.3.2 CT重建結果比較106-116
• 5.4 小結116-117
• 第六章 總結和展望117-119
• 參考文獻119-125
• 博士期間發(fā)表的研究成果125-126
• 致謝126

【參考文獻】

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1 陳志強;丁飛;黃志峰;張麗;尹紅霞;王振常;朱佩平;;Polynomial curve fitting method for refraction-angle extraction in diffraction enhanced imaging[J];中國物理C;2009年11期

2 楊浩;軒瑞嬌;胡春紅;段敬豪;;Improvement and error analysis of quantitative information extraction in diffraction-enhanced imaging[J];Chinese Physics B;2014年04期

中國博士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 黃志峰;衍射增強成像的相位信息提取方法和CT重建算法研究[D];清華大學;2006年

  本文關鍵詞：基于分析晶體成像的信息提取和CT重建的研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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本文編號：282091