基于经验谱校正迭代聚类材料分解的微 CT 高分辨率光子计数探测器方法

光子计数探测器（PCDs）通过多能投影实现对比剂与组织类型的量化及三维成像，为计算机断层扫描（CT）成像带来可喜进展。然而，这些分解方法的精度取决于必须从谱微 CT 重建的精确复合谱衰减值。表面缺陷、局部温度、信号放大与杂质水平等因素会导致像素间探测器效率差异，引发显著定量误差。此外，诸如 PCDs 中的电荷共享效应等不准确性，在高 Z 传感器材料以及微 CT 所偏好的更小探测器像素下被放大。本工作中，我们提出一种综合方法，结合实用仪器与测量策略，从而在采用光子计数探测器的谱微 CT 中实现物体内多种材料的量化。我们的迭代聚类材料分解（ICMD）包含用于探测器谱响应校正的经验方法、聚类分析与多步迭代材料分解。利用具有 55$\mu$m 像素间距的 CdTe-1mm Medipix 探测器，我们在模体研究中展示了若干材料的定量准确分解，其中样本包含混合物材料、软材料与 K 边材料。我们还展示了生物样本成像及小鼠中三类不同组织（肌肉、脂肪与骨骼）分离的实例。实验结果表明，谱校正与高维数据聚类的结合提升了微 CT 中的分解精度并降低了噪声。该 ICMD 可实现包括混合物在内的三种以上材料的定量分离，并有效分离多对比剂。