[发明专利]一种基于相位CT的材料分解与识别方法

说明书

本发明公开了一种基于相位CT的材料分解与识别方法，所述方法包括：步骤1，令m＝0,初始化第一基材图像f^(m)和第二基材图像g^(m)；步骤2，根据式(6)计算离散化吸收投影数据的第m轮迭代中的估计值和对应的残差以及离散化微分相位投影数据在第m轮迭代中的估计值和对应的残差步骤3，根据式(5)迭代求解第一基材图像f^(m)在第m+1轮迭代中的值f^(m+1)和第二基材图像g^(m)在第m+1轮迭代中的值g^(m+1)；步骤4，对f^(m+1)，g^(m+1)进行正则化操作；步骤5，若停止条件不满足，令m＝m+1，并返回步骤2。本发明方法联合吸收投影信息及微分相位投影信息进行基材分解，得到的基材图像噪声更小，后续计算的等效原子序数图像的噪声也比常规的更小。

技术领域

本发明涉及材料识别技术领域，特别是关于一种基于相位CT的材料分解与识别方法。

背景技术

X射线成像技术被广泛应用在很多领域，例如生物医学、工业和安全检查等等。传统X射线吸收CT是基于不同物质或者组织之间吸收辐射的差异性进行成像，对于轻元素构成的材料(如肌肉、血管和乳腺等)成像不够理想。而X射线相位衬度CT是基于物质对穿过的X射线相位的改变而成像，通常其对轻物质的成像比吸收CT有较大的优势。X射线相衬成像方法里常用的是光栅相衬方法和衍射增强法，这两种方法都能同时提供吸收和相位信息。利用吸收信息和相位信息进行的物质分解和识别是相位CT的一个重要应用，在低能范围内，其效果比传统的利用双能CT进行物质分解和识别的方法更好。

目前，常用的基于相位CT的材料分解和识别技术主要是：1)基于投影域的分解技术；2)基于重建图像域的分解技术。由于采集到的数据的相位信息是相位投影的微分，需要经过积分运算才能得到相位投影。这个积分过程容易引起整体的低频噪声，使得计算的相位投影不准确，进而导致在投影域的分解误差扩大，所以在相位CT的材料分解重建中，通常以图像域的分解为主。另外，这两种方法将重建和分解的步骤分离，得到的分解图像的质量并不是太好，会影响到后续的定量分析。因此，为提高分解图像的质量，发展同时利用吸收和相位信息的重建分解算法是有意义的。

基于重建图像域的分解技术方法是基于吸收图像和相位图像可通过两种基材图像线性组合表示，在分别重建出吸收图像和相位图像后，选择所需要的两个基材，查找当前等效能量下两基材的吸收和相位信息作为线性组合的系数，然后求解得到两种基材的分布函数图像。

但是，在图像域中进行一次性的分解，存在噪声放大问题。分解的结果会受到重建图像的影响，而重建图像的质量主要由初始的投影数据的噪声水平和重建算法的选取决定，没有联合吸收及相位的信息进行重建和分解，得到的结果欠佳。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于相位CT的材料分解与识别方法来克服或至少减轻现有技术的上述缺陷中的至少一个。

为实现上述目的，本发明提供一种基于相位CT的材料分解与识别方法，所述方法包括：

步骤1，令m＝0,初始化第一基材图像f^(m)和第二基材图像g^(m)；

步骤2，根据式(6)计算离散化吸收投影数据的第m轮迭代中的估计值和对应的残差以及离散化微分相位投影数据在第m轮迭代中的估计值和对应的残差

步骤3，根据式(5)迭代求解第一基材图像f^(m)在第m+1轮迭代中的值f^(m+1)和第二基材图像g^(m)在第m+1轮迭代中的值g^(m+1)；

步骤4，对f^(m+1)，g^(m+1)进行正则化操作；

步骤5，若停止条件不满足，令m＝m+1，并返回步骤2；