CN107688195B - 重建探测器所探测的能谱的方法和设备 - Google Patents

Abstract

公开了一种重建探测器所探测的能谱的方法和设备。在该方法中，用射线照射被检查物体，然后利用探测器接收穿透所述被检查物体的射线，将接收到的射线转换为表示探测到的能谱的能谱数据。利用事先创建的探测器响应模型通过统计迭代算法基于所述能谱数据重建所述探测器的能谱。按照上述实施例的方案，能够更为准确地获得探测器的入射能谱，降低因为探测器导致的入射能谱失真。

Description

重建探测器所探测的能谱的方法和设备

技术领域

本申请涉及辐射成像，具体涉及一种重建探测器所探测的诸如X射线/伽马射线能谱的方法和设备。

背景技术

对于包括双能/多能CT和放射治疗在内的众多X/γ射线的应用，获取准确的能谱信息是这些应用的重要需求和前提。理论上，能谱的获取可以通过探测器的阈值扫描完成。该过程可以简要描述为如下步骤：(1)通过数模转换器设定的电压值，限定探测器统计的光子的最小能量，对高于该能量的入射光子进行统计；(2)不断改变设定的电压值，从而获得对应多个能量阈值的光子信息；(3)对这些数据进行差分，获得每个能量阈值之间的光子信息，也即得到了能谱。但是在实践中，通过上述过程获得的能谱是严重失真的，这是因为探测器对于入射光子的响应不是理想的。探测器对光子的响应，对于不同的类型的探测器有不同的特点。以常用于光子计数探测器的碲锌镉/碲化镉探测器为例，其对于入射光子的响应失真主要有电荷共享效应、逃逸现象和串扰现象等。这些效应的共同作用造成了能谱的失真。

这样的失真造成了应用中对无失真能谱获取的困难。为了解决这样的问题，现有的方法之一为对能谱进行估计，或者使用实验数据对经验公式进行微调，从而得到估计的能谱。或者使用蒙特卡洛方法对探测系统进行精细的建模，对能谱获取过程进行仿真，由仿真结果对实际能谱进行估计。这些能谱估计的方法或者精度有限，或者需要复杂的建模，在实际使用中受到多方面的限制。

发明内容

鉴于现有技术中的一个或多个问题，提出了一种重建探测器所探测的射线能谱的方法和装置。

根据本发明的一个方面，提出了一种重建探测器所探测的能谱的方法，包括步骤：用射线照射被检查物体；利用探测器接收穿透所述被检查物体的射线，将接收到的射线转换为表示探测到的能谱的能谱数据；以及利用事先创建的探测器响应模型通过统计迭代算法基于所述能谱数据重建所述探测器的能谱。

根据一些实施例，通过在多个能量段中采集不同靶材料产生的X射线荧光能谱对所述探测器响应模型的参数进行标定，得到所述探测器响应模型的显式表示。

根据一些实施例，用随着探测到的能谱能量而变化的权重参数对所述探测器响应模型进行加权，并且所述权重参数是使用二次函数拟合得到的。

根据一些实施例，所述探测器响应模型还包括对探测器的特征峰的描述和对逃逸峰的描述。

根据一些实施例，对所述重建步骤包括：基于所述数据值进行统计迭代重建，得到入射到探测器的能谱。

根据一些实施例，基于下式进行统计迭代重建：

其中D_i表示探测到的能谱数据，R_ij表示所述探测器响应模型的矩阵表示，S_j表示重建的探测器能谱，n为迭代次数。

根据一些实施例，所述第二部分被描述为所述第一部分的积分。

根据一些实施例，通过在多个能量段中采集不同靶材料产生的X射线荧光能谱对所述探测器响应模型的参数进行标定，得到所述探测器响应模型的显式表示。

根据本发明的另一方面，提出了一种重建探测器所探测的能谱的设备，包括：射线源，产生射线，照射被检查物体；探测器，接收穿透所述被检查物体的射线，并且将接收到的射线转换为表示探测到的能谱的能谱数据；以及数据处理设备，利用事先创建的探测器响应模型通过统计迭代算法基于所述能谱数据重建所述探测器的能谱。

根据一些实施例，通过在多个能量段中采集不同靶材料产生的X射线荧光能谱对所述探测器响应模型的参数进行标定，得到所述探测器响应模型的显式表示。

按照上述实施例的方案，能够更为准确地重建探测器所探测的能谱，降低因为探测器导致的入射能谱失真。

附图说明

为了更好地理解本发明，将根据以下附图对本发明进行详细描述：

图1示出了典型的探测器对单能光子的响应的示意图；

图2示出了根据本发明实施例的标定探测器响应模型的设备的结构性示意图；

图3示出了根据本发明实施例的用于模型标定的XRF能谱的一个示例图；

图4示出了如图2所示的数据处理设备的结构示意图；

图5示出了根据本发明实施例的标定探测器响应模型的方法的流程图；

图6是描述典型的XRF能谱响应模型的示意图；

图7A和图7B是根据本发明一个实施方式的检查系统的结构示意图；

图8是根据本发明实施例的重建探测器所探测到的能谱的方法的示意性流程图；

图9是描述根据本发明实施例的能谱重建结果的一个示例图；以及

图10是描述根据本发明实施例的能谱重建结果的另一示例图。

具体实施方式

下面将详细描述本发明的具体实施例，应当注意，这里描述的实施例只用于举例说明，并不用于限制本发明。在以下描述中，为了提供对本发明的透彻理解，阐述了大量特定细节。然而，对于本领域普通技术人员显而易见的是：不必采用这些特定细节来实行本发明。在其他实例中，为了避免混淆本发明，未具体描述公知的结构、材料或方法。

使用探测器获得的射线能谱由于多种效应的作用，存在严重的失真，对于依赖能谱信息的多种X/γ射线来说，会严重影响其精度。现有的能谱估计方法在实用性和精确性上受到多方面的限制。针对现有技术中探测器入射能谱失真的问题，本发明的实施例提出建立更为精细的探测器响应模型，并且在此模型的基础上从探测器探测的能谱值重建入射到探测器的能谱，消除了因为探测器导致的能谱失真。

对于一个携带某种能量的入射光子，探测器的输出在能谱的能量轴上呈概率分布。入射能谱在被探测过程中的失真可以描述为入射能谱与探测器的能量响应函数作用的过程：

D(E_D)＝∫R(E_D,E_S)S(E_S)dE_S (1)

其中，E_S和E_D分别是入射能谱能量与探测到的能谱能量；S(E_S)和D(E_D)分别为入射能谱与探测到的能谱；R(E_D,E_S)为探测器的能量响应函数，也称为响应模型。

如图1所示，单能光子的探测器响应可以分为高斯峰和基线两个部分。在所关注的能量范围内，可以近似认为每种物质的XRF能谱有两种能量的单能射线，分别为K_α和K_β射线，接下来建立单能射线的响应模型，再将其组合为XRF(X射线荧光)的响应模型。

由于随机效应的影响，具有能量E的射线在能谱中的计数呈现概率分布，在模型中使用高斯峰进行描述：

其中，σ(E)为标准差，近似为入射能量线性表达：

σ(E)＝c₁+c₂E (3)

E_D为实际探测到的能谱能量，c₁和c₂为常数参数。

在上述高斯峰模型的基础上，可以将基线的主要部分描述为高斯峰的积分，这是由于基线部分的计数是由高斯峰处的光子经过失真效应的作用产生的。由于失真效应对靠近高斯峰处影响大，远离高斯峰处影响逐渐减小，因此还需要一个随E_D变化的权重参数：

其中权重参数使用二次函数进行拟合：

w(E_D,E)＝c₃E_D ²+c₄E_D+(c₅E+1) (5)

上式中c₃、c₄和c₅均为常数参数。

基于不同探测器晶体材料的特点，对于存在逃逸现象的探测器，可以加入探测器特征峰和逃逸峰的描述。以碲锌镉探测器为例，特征峰和逃逸峰可以分别描述为：

其中E_Cd和E_Te分别为镉和碲的XRF能量(以K_α能量近似)，c₆为常数参数。

然后，分别写出K_α和K_β峰的响应，并赋予权重，XRF的响应可以写成：

其中单能峰的模型为：

为拟合用的强度参数，便于对实验数据的拟合，并且c₇、c₈、c₉、c₁₀、c₁₁、c₁₂均为常数参数。这样，在使用数种产生XRF的材料对数据进行拟合后，即可从中获取我们需要的单能响应方程：

R(E_D,E)＝R_Peak(E_D,E) (9)

在实验中，为了获取有意义的强度信息，通过统计实验能谱在[E/2,∞]能量范围内的光子数，作为入射能谱的强度。这是由于低于该能量范围的光子是由失真效应产生的，如果不在统计中去除，则会将受到失真效应影响的入射光子重复统计，得到错误的强度。图6示出了典型的XRF能谱响应模型的示意图。

图2示出了根据本发明实施例的标定探测器响应模型的设备的结构性示意图。如图2所示的设备包括射线源210、滤波片220、准直器230、靶材240、探测器250、数据采集装置260和数据处理设备270。

诸如X光管之类的作为射线源210产生初级X射线。由于X光能谱中低于希望获取的XRF能量的光子不仅无法激发出XRF，还会增加散射，因此使用滤波片220对初级射线进行硬化。使用打孔的重金属材料如铅板作为准直器230对初级射线进行屏蔽和准直。初级X射线激发靶材240发出XRF被平行于初级射线放置的探测器250收集。数据采集装置260在感兴趣的能量段使用采集一定数量的不同材料的XRF能谱，然后由诸如计算机之类的数据处理设备270对上述模型进行标定。图3是描述根据本发明实施例的XRF能谱采集结果的一个示例图。完成所需数量的XRF能谱采集后，将所获得的XRF能谱分别对应的理论峰位作为自变量，将能谱上各点的位置和强度作为因变量，代入(7)式中，使用最小二乘类算法进行(7)式中参数的拟合。之后，统计能谱的光子数，使用前文已叙述的方法计算入射能谱的强度，对模型的强度进行归一化。依据待重建能谱所需要的离散化程度，可以基于标定后的模型计算出迭代重建能谱所需要的探测器响应函数的矩阵表达，该矩阵即可用于后续的重建步骤。

图4示出了如图2所示的数据处理设备的结构示意图。如图2所示，数据采集装置260所采集的数据通过接口单元278和总线274存储在存储器271中。只读存储器(ROM)272中存储有计算机数据处理器的配置信息以及程序。随机存取存储器(RAM)273用于在处理器276工作过程中暂存各种数据。另外，存储器271中还存储有用于进行数据处理的计算机程序。内部总线274连接上述的存储器271、只读存储器272、随机存取存储器273、输入装置275、处理器276、显示装置277和接口单元278。

在用户通过诸如键盘和鼠标之类的输入装置275输入的操作命令后，处理器276执行计算机程序的指令代码，得到标定结果。在得到数据处理结果之后，将矩阵表示的探测器响应模型输出，存储在外部存储设备上，或者以其他形式输出处理结果。

例如，射线源210可以是X光管或高能的X射线加速器等。例如，探测器150从材料上划分，可以是气体探测器、闪烁体探测器或固体探测器等，从阵列排布上划分，可以是单排、双排或者多排，以及单层探测器或双层高低能探测器等。

图5示出了根据本发明实施例的标定探测器响应模型的方法的流程图。如图5所示，在步骤S510，操作X射线源210发出X射线，经过硬化、和准直后照射靶材240，产生X射线荧光。

在步骤S520，用探测器接收所述X射线荧光，将接收的X射线荧光转换为数据值。例如X射线荧光入射到探测器250，转换成电信号，然后由数据采集装置260转换成数据信号，也就是探测到的X射线荧光能谱的数值。这样，数据采集装置260在感兴趣的能量段采集一定数量的不同材料的XRF能谱。

在步骤S530，利用上述数据值对上述的探测器模型进行标定，得到探测器响应模型的显式表示。例如，完成所需数量的XRF能谱采集后，将所获得的XRF能谱分别对应的理论峰位作为自变量，将能谱上各点的位置和强度作为因变量，代入(7)式中，使用最小二乘类算法进行(7)式中参数的拟合。之后，统计能谱的光子数，使用前文已叙述的方法计算入射能谱的强度，对模型的强度进行归一化。依据待重建能谱所需要的离散化程度，可以基于标定后的模型计算出迭代重建能谱所需要的探测器响应函数的矩阵表达，该矩阵即可用于后续的重建步骤。在获得了探测器响应模型的显式表示后，可以利用该响应模型重建探测的能谱，作为入射到探测器的X射线能谱。

图7A和图7B是根据本发明一个实施方式的检查系统的结构示意图。图7A示出了检查系统的俯视示意图，图7B示出了检查系统的正视示意图。如图7A和图7B所示，射线源710产生X射线，经过准直器720准直后，对移动的集装箱卡车740进行安全检查，由探测器750接收穿透卡车740的射线，转换为数字信号，然后在诸如计算机之类的数据处理装置760得到透射图像。根据本发明的实施例，在通过扫描得到集装箱卡车740的透射图像后，在例如计算机之类的数据处理设备760利用预先表型的探测器响应模型基于迭代的方式对探测到的能谱数据进行校正，得到重建的入射能谱。上述数据处理设备760的具体构成与数据处理设备270的构成相同，这里不再重复描述。此外，虽然以上描述的是对集装箱进行检查，本领域的技术人员可以想到其他的应用场景，例如行李检查系统、CT检查系统或者医疗CT系统等等。

图8是根据本发明实施例的重建探测器所探测到的能谱的方法的示意性流程图。如图8所示，在步骤S810，射线源710产生X射线或伽马射线，照射被检查物体740。

在步骤S820，利用探测器接收穿透所述被检查物体的射线，并且通过数据采集装置(未示出)将接收到的射线转换为表示探测到的能谱的能谱数据。

在步骤S830，利用事先创建的探测器响应模型通过统计迭代算法基于所述能谱数据重建所述探测器的能谱。具体来说，由于获取的能谱为离散谱，可以把(1)式写成矩阵形式：

其中下标i和j分别表示探测到的能谱与入射能谱的离散能量。如果i和j相等，则由(10)组成的线性方程组的系统矩阵为满秩。理论上可以直接计算出方程组的解析解或者最小二乘解。但是由于该系统的病态性非常强，即使使用SVD奇异值截断或Tikhonov正则化的方法，也难以获得准确的解。

为了解决这个问题，本实施例的方法从噪声模型的角度，通过降低噪声带来的误差，减少病态性对解的影响。在(10)式中，入射光谱的离散计数S_j显然服从泊松分布。由泊松分布的性质——具有泊松分布的变量之和也服从泊松分布，可以得出D_i也服从泊松分布。系统的对数似然函数可以写为

根据统计迭代重建原理，可以写出迭代公式

其中D_i表示所述数据值，R_ij是所述探测器响应模型的矩阵表示，S_j表示重建的入射到探测器的能谱，n为迭代次数。这样就可以通过迭代解出S，同时减少了在高病态条件下泊松噪声对解的影响，极大地提升了解的精度。S即为重建获得的无失真能谱。

图9是描述根据本发明实施例的能谱重建结果的一个示例图；以及图10是描述根据本发明实施例的能谱重建结果的另一示例图。如图9和10所示，本发明实施例的方法，精确重建了探测器所探测的能谱，得到精确的入射能谱。

本发明实施例的方法通过对XRF响应的精确建模，基于相对便利的XRF能谱测量，对模型进行标定，进而方便的获取探测器的响应方程。在响应方程的基础上，通过对问题的噪声分析，使用统计迭代算法克服了能谱重建的严重病态性问题。重建得到的能谱去除了直接探测得到能谱的失真现象，可以为需要能谱信息的应用提供准确的能谱测量。本发明的实施例可以通过对模型参数的微调，适应多种探测器系统，有效地提高能谱信息的准确性，进而使得依赖能谱信息的应用的准确性得到提高，在临床医学和安检领域均有广泛的市场应用价值。

此外，借助能谱探测器采集的XRF信息，该实施例的技术不需要对探测器进行蒙卡模拟，也不需要使用难以获得的放射源或者同步辐射光源，仅使用X光机和容易获得的数种单质材料，即可便捷完成探测器响应的建模和标定。在获得的探测器响应的基础上，通过迭代算法克服重建能谱的严重病态性问题，消除探测器获得的能谱的严重失真。相比现有方法极大地提高了无失真能谱获取的实用性和准确性。

以上的详细描述通过使用示意图、流程图和/或示例，已经阐述了重建探测器所探测的能谱的方法和设备的众多实施例。在这种示意图、流程图和/或示例包含一个或多个功能和/或操作的情况下，本领域技术人员应理解，这种示意图、流程图或示例中的每一功能和/或操作可以通过各种结构、硬件、软件、固件或实质上它们的任意组合来单独和/或共同实现。在一个实施例中，本发明的实施例所述主题的若干部分可以通过专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)、数字信号处理器(DSP)、或其他集成格式来实现。然而，本领域技术人员应认识到，这里所公开的实施例的一些方面在整体上或部分地可以等同地实现在集成电路中，实现为在一台或多台计算机上运行的一个或多个计算机程序(例如，实现为在一台或多台计算机系统上运行的一个或多个程序)，实现为在一个或多个处理器上运行的一个或多个程序(例如，实现为在一个或多个微处理器上运行的一个或多个程序)，实现为固件，或者实质上实现为上述方式的任意组合，并且本领域技术人员根据本公开，将具备设计电路和/或写入软件和/或固件代码的能力。此外，本领域技术人员将认识到，本公开所述主题的机制能够作为多种形式的程序产品进行分发，并且无论实际用来执行分发的信号承载介质的具体类型如何，本公开所述主题的示例性实施例均适用。信号承载介质的示例包括但不限于：可记录型介质，如软盘、硬盘驱动器、紧致盘(CD)、数字通用盘(DVD)、数字磁带、计算机存储器等；以及传输型介质，如数字和/或模拟通信介质(例如，光纤光缆、波导、有线通信链路、无线通信链路等)。

虽然已参照几个典型实施例描述了本发明，但应当理解，所用的术语是说明和示例性、而非限制性的术语。由于本发明能够以多种形式具体实施而不脱离发明的精神或实质，所以应当理解，上述实施例不限于任何前述的细节，而应在随附权利要求所限定的精神和范围内广泛地解释，因此落入权利要求或其等效范围内的全部变化和改型都应为随附权利要求所涵盖。

Claims (15)

1.一种重建探测器所探测的能谱的方法，包括步骤：

用射线照射被检查物体；

利用探测器接收穿透所述被检查物体的射线，将接收到的射线转换为表示探测到的能谱的能谱数据；以及

利用事先创建的探测器响应模型通过统计迭代算法基于所述能谱数据重建所述探测器的能谱，

其中通过在多个能量段中采集不同靶材料产生的X射线荧光能谱对所述探测器响应模型的参数进行标定，得到所述探测器响应模型的显式表示，

其中所述探测器响应模型是基于单能峰、探测器的材料的特征峰、逃逸峰以及基线模型而生成的。

2.如权利要求1所述的方法，其中所述单能峰、探测器的材料的特征峰以及逃逸峰中的每一个基于高斯峰来表示，所述高斯峰表示为：

其中，E_D为实际探测到的能谱能量，E是峰位的能量，σ(E)是标准差。

3.如权利要求2所述的方法，其中所述单能峰、探测器的材料的特征峰以及逃逸峰的分布表示为：

R_peak(E_D,E)＝G(E_D,E)+c₁₁R_DXRF(E_D)+c₁₂R_escape(E_D,E)

其中，R_peak(E_D,E)是分布表示，G(E_D,E)是所述单能峰，R_DXRF(E_D)是特征峰以及R_escape(E_D,E)是逃逸峰，所述特征峰和所述逃逸峰分别由具有两个或多个不同参数的高斯峰相加得到，所述高斯峰的数量由探测器的材料的元素数量决定，其中，c₁₁，c₁₂是常数参数。

4.如权利要求3所述的方法，其中所述探测器是碲化镉探测器。

5.如权利要求4所述的方法，其中所述分布表示中的特征峰和逃逸峰分别由以下等式获得：

其中，E_Cd和E_Te分别为碲化镉晶体中碲、镉两种元素对应的荧光光子能量，c₆为常数参数。

6.如权利要求1所述的方法，其中所述基线模型部分表示为：

其中，w(E_D,E)是权重参数，使用二次函数进行拟合，w(E_D,E)表示为：

w(E_D,E)＝c₃E_D ²+c₄E_D+(c₅E+1)

其中，c₃，c₄，c₅是常数参数，E_D为实际探测到的能谱能量，E是峰位的能量，σ(E)是标准差。

7.如权利要求1所述的方法，还包括：在建立了所述探测器响应模型后，通过采集探测器的多种材料的单能荧光光子信号进行常数参数的标定以得到最终的探测器响应函数。

8.如权利要求1所述的方法，其中基于下式进行统计迭代重建：

其中D_i表示探测到的能谱数据，R_ij表示所述探测器响应模型的矩阵表示，S_j表示重建的探测器能谱，n为迭代次数。

9.一种重建探测器所探测的能谱的设备，包括：

射线源，产生射线，照射被检查物体；

探测器，接收穿透所述被检查物体的射线，并且将接收到的射线转换为表示探测到的能谱的能谱数据；以及

数据处理设备，利用事先创建的探测器响应模型通过统计迭代算法基于所述能谱数据重建所述探测器的能谱，

其中通过在多个能量段中采集不同靶材料产生的X射线荧光能谱对所述探测器响应模型的参数进行标定，得到所述探测器响应模型的显式表示，

其中所述探测器响应模型是基于单能峰、探测器的材料的特征峰、逃逸峰以及基线模型而生成的。

10.如权利要求9所述的设备，其中

所述单能峰、探测器的材料的特征峰以及逃逸峰中的每一个基于高斯峰来表示，所述高斯峰表示为：

其中，E_D为实际探测到的能谱能量，E是峰位的能量，σ(E)是标准差。

11.如权利要求10所述的设备，其中所述单能峰、探测器的材料的特征峰以及逃逸峰的分布表示为：

R_peak(E_D,E)＝G(E_D,E)+c₁₁R_DXRF(E_D)+c₁₂R_escape(E_D,E)

其中，R_peak(E_D,E)是分布表示，G(E_D,E)是所述单能峰，R_DXRF(E_D)是特征峰以及R_escape(E_D,E)是逃逸峰，所述特征峰和所述逃逸峰分别由具有两个或多个不同参数的高斯峰相加得到，所述高斯峰的数量由探测器的材料的元素数量决定，其中，c₁₁，c₁₂是常数参数。

12.如权利要求11所述的设备，其中所述探测器是碲化镉探测器。

13.如权利要求12所述的设备，其中所述分布表示中的特征峰和逃逸峰分别由以下等式获得：

其中，E_Cd和E_Te分别为碲化镉晶体中碲、镉两种元素对应的荧光光子能量，c₆为常数参数。

14.如权利要求9所述的设备，其中所述基线模型部分表示为：

其中，w(E_D,E)是权重参数，使用二次函数进行拟合，w(E_D,E)表示为：

w(E_D,E)＝c₃E_D ²+c₄E_D+(c₅E+1)

其中，c₃，c₄，c₅是常数参数，E_D为实际探测到的能谱能量，E是峰位的能量，σ(E)是标准差。

15.如权利要求9所述的设备，其中所述数据处理设备基于下式进行统计迭代重建：

其中D_i表示探测到的能谱数据，R_ij表示所述探测器响应模型的矩阵表示，S_j表示重建的探测器能谱，n为迭代次数。

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