众星论文速递：通过探测器校准来抑制 CT 环形伪影——从单色到多色 X 射线源

如上图1，近期来自澳大利亚莫纳什大学的研究小组刚刚发表了一篇，关于使用微焦点x射线源的相衬CT的新论文（Phys. Med. Biol. 71 (2026) 015011），该论文采用了众星联恒合作伙伴捷克Advacam的WidePIX混合光子计数X射线探测器。

在之前的《XCT精通月刊》第四期深入探讨X射线计算机断层扫描伪影中介绍了射束硬化（Beam Hardening）、条状伪影（Streak Artefacts）、环状伪影（Ring Artefacts）和混叠（Aliasing）等影响图像质量的不利因素。其中具体介绍了各种伪影的来源及校正方法。

不同于通过在正弦图或重建层析图中识别这些伪影，然后将其去除（当试图可视化嵌入在强衰减材料中的弱衰减材料时，其中周围结构可能会干扰现有的校正方法，并且伪影可能会淹没感兴趣的特征），作者在2019年提出了一种基于通过同步辐射单色X射线来校正每个像素的探测器响应，以消除环状伪影。在本次研究中作者实验证明用于多色x射线源与CMOS平板探测器和WidePIX光子计数探测器的CT成像中仍是有效的。

尽管探测器响应存在能量依赖性，但该校准方法仍是一种简单而稳健的工具，可用于抑制吸收衬度和相位衬度 CT 中的计算机断层扫描（CT）环形伪影。此外，研究人员证明了即使环形伪影的水平低于散粒噪声，该算法依然有效。这使得它对于那些通过噪声抑制方式处理的数据（例如通过相位恢复实现的低剂量成像）特别有用。

如下图 2 对比了本文所述的探测器校准方法（使用WidePIX采集数据）与 Vo 等人（2018）实现的两种效果最优的方法：一种是基于条纹的滤波方法-FILTERING（算法 2），另一种是多种条纹去除算法的组合-ALL STRIPES（算法 3、4、5、6）。上述方法均通过 TomoPy 软件实现（Gürsoy 等人，2014）。

图2

前两列为上述方法在同一断层切片上的处理结果，第三、四列为在另一块切片上的处理结果，该切片无法被任何方法完美校正。第一、三列标注为 “FAD”，表示断层图像仅经过标准平场校正与暗电流校正；第二、四列则在投影图像上额外进行了相位恢复处理。

图 2从上到下各行依次为采用不同校正方法的结果：无校正(UNCORRECTION)、仅使用探测器校准(CALIBRATION)、基于条纹的滤波算法(FILTERING)、条纹去除组合算法(ALL STRIPES)、先执行探测器校准再使用条纹去除组合算法(ALL STRIPES+CAL)。

第一、三列结果表明：对于未进行相位恢复、噪声更高的重建切片，正弦图条纹去除算法的效果略优于单独使用探测器校准。第二、四列则显示：对于经过相位恢复处理的数据，单独使用探测器校准，或在探测器校准之后再进行条纹去除，效果略好。

这一结果并不意外，因为相位恢复是一种平滑模糊处理，会将伪影扩散到多个像素上，使得滤波方法更难去除。如果在校正之后再进行相位恢复，条纹去除算法很可能效果更好；但这需要在相位恢复前对整叠图像的正弦图进行额外校正，会显著降低重建速度，且不在本文研究范围内。

本文所述方法的目的并非取代现有的环形伪影校正方法，而是作为第一步定量校准，甚至可以不再需要后续条纹去除方法，从而在不做其他改动的前提下实现 CT 体数据重建。这一目标并非总能实现，此时仍可配合使用其他方法。但本文结果表明：探测器校准单独使用，或与其他后处理方法联合使用，均能获得优异的校正效果。

作者发现，将 Croton 等人（2019）提出的探测器校准算法应用于多色锥束 X 射线源所采集的数据时效果十分显著。利用作者提出的 RASP 图像质量指标定量评估表明，该算法可将环形伪影显著降低最高达 48%，尽管探测器量子效率与点扩散函数均存在能量依赖性。

若不进行暗电流偏移量 β(i,j) 以及本文省略的残差校正步骤，环形伪影抑制效果不足，则可根据需要轻松重新加入这些校正项，以适配其他探测器和 / 或射线源。我们发现，在常规 X 射线源上执行该校正比在同步辐射装置上更为简便。

当使用硬件组件固定的平板探测器时，校准也可以使用更长时间，不像基于透镜的系统，光学和闪烁体经常改变。该方法的使用并不排斥其他基于正弦图或重建后校正方案的应用，因此将本方法与其他方法结合使用有望获得进一步提升。

此外，该校准带来的改进不仅限于 CT 中的环形伪影抑制，还可作为改进型二维平场校正，在需要极高像素级精度的场景中尤其有用。作者已开发了用于执行该探测器校准的 Python 软件包，并在 GitHub 上开源（项目名：detector-calibration，下载地址：GitHub - physlin/detector-calibration: Pixel-by-pixel detector calibration for quantitative direct imaging and suppression of CT ring artefacts · GitHub ）（Croton and McGovern 2021）。