Datoriserad tomografi med dubbel energi har fått stort intresse på grund av dess förmåga att karakterisera ett materials kemiska sammansättning i stället för att bara tillhandahålla relativa dämpningsbilder som i konventionell tomografi. Syftet med detta dokument är att introducera en ny polykromatisk algoritm för dubbelenergibehandling med tonvikt på detektion och karakterisering av bitvis konstanta objekt inbäddade i en okänd, belamrad bakgrund. Objektens fysikaliska egenskaper, särskilt Comptons spridnings- och fotoelektriska absorptionskoefficienter, antas vara kända med viss osäkerhet. Vårt tillvägagångssätt är baserat på en jämn representation av objektets karakteristiska funktion och omfattar ett antal legaliseringstekniker för att behandla både den tidigare information vi har om objektets fysiska egenskaper samt grundläggande, fysikbaserade begränsningar i samband med vår förmåga att gemensamt återvinna Comptons spridnings- och fotoelektriska absorptionsegenskaper. I avsaknad av ett objekt med lämpliga fysiska egenskaper, vår strategi returnerar en null karakteristisk funktion och därmed kan betraktas som att samtidigt lösa detektions- och karakteriseringsproblem. Till skillnad från de allra flesta metoder som definierar nivåuppsättningen funktion icke-parametriskt, dvs. som en tät uppsättning pixelvärden), definierar vi vår nivåuppsättning parametriskt via radial bas funktioner (RBF) och använder en Gauss-Newton typ algoritm för kostnadsminimering. Numeriska resultat visar att algoritmen framgångsrikt upptäcker objekt av intresse, finner sin form och plats, och ger en adekvat rekonstruktion av bakgrunden.
I REF rekonstrueras Compton/PE-bilder på en uppsättning exponentiella funktioner med en kantkorrelationsstraffterm.
A Parametric Level Set Approach to Simultaneous Object Identification and Background Reconstruction for Dual Energy Computed Tomography
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Medicine', 'Computer Science', 'Physics']}