CN117148416B - 一种CdZnTe光子计数探测器像素计数率校正方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及探测器像素校正技术领域，特别是一种CdZnTe光子计数探测器像素计数率校正方法，预设探测器各像素的计数率线性区间，并确保各像素在成像过程中探测的X射线剂量均在线性区间内；在各管电压进行全阈值扫描，得到能谱的积分图，再基于所述积分图用前一个阈值下的计数率减去后一个阈值下的计数率，得到各能谱的微分图；根据各能谱的微分图，检索得到探测器在各管电压下的最大能量对应的阈值，并进行最小二乘直线拟合，即得到能量与阈值之间的表达式；根据所述能量与阈值之间的表达式为光子计数探测器选择最适阈值，通过本方法能够消除探测器中的非线性响应和计数率的偏差，提高能谱测量的准确性和可靠性。

Description

一种CdZnTe光子计数探测器像素计数率校正方法

技术领域

本发明涉及探测器像素校正技术领域，特别是一种CdZnTe光子计数探测器像素计数率校正方法。

背景技术

近年来，具有光谱分辨率功能的光子计数探测器已经引起了越来越多的研究人员的极大兴趣。在X射线成像应用中，这种探测器可以显著提高图像质量，提高信噪比和剂量效率，以及具有极高的空间分辨率。化合物半导体CdZnTe被认为是最有应用前景的光子计数检测器材料之一，因为它具有高有效原子序数，高电阻率和合适的带隙宽度。此外，CdZnTe探测器的能量检测范围为10 keV至3 MeV，基本上涵盖了所有X射线检测应用所需的范围。但是由于CdZnTe晶体生长工艺的复杂性，其探测器的各个像素对X射线的响应存在不一致性。也就是说探测器的不同像素位置对接收到的相同能量的光子可能会有不同的表现，导致错误的计数。为了降低这种由于晶体性能不均匀而导致的各像素间计数性能的不均匀性，需要对探测器进行校准。

发明内容

本发明克服了现有技术的不足，提供了一种CdZnTe光子计数探测器像素计数率校正方法。

为达到上述目的本发明采用的技术方案为：

本发明第一方面公开了一种CdZnTe光子计数探测器像素计数率校正方法，包括以下步骤：

S102：预设探测器各像素的计数率线性区间，并确保各像素在成像过程中探测的X射线剂量均在线性区间内；预制理想计数率曲线，并将理想计数率曲线和偏离理想计数率曲线20%之间的区间定义为各像素的有效线性区；

S104：在管电压分别为50kVp、60kVp、70kVp以及80kVp时进行全阈值扫描，得到在各管电压条件之下能谱的积分图，再基于所述积分图用前一个阈值下的计数率减去后一个阈值下的计数率，得到各能谱的微分图；

S106：根据各能谱的微分图，检索得到探测器在各管电压下的最大能量对应的阈值；

S108：根据S106步骤分别得到管电压分别为50kVp、60kVp、70kVp以及80kVp时对应的探测器阈值，并对这四个探测器阈值进行最小二乘直线拟合，即得到能量与阈值之间的表达式；

S110：根据所述能量与阈值之间的表达式为光子计数探测器选择最适阈值，根据所述最适阈值对探测器各像素计数率进行校正。

进一步地，本发明的一个较佳实施例中，根据各能谱的微分图，检索得到探测器在各管电压下的最大能量对应的阈值，具体为：

在能谱的微分图中检索得到对应的能峰后记为MaxC；其中，所述能峰为最大计数值；

在能谱的微分图中检索得到计数为0.2倍 MaxC和0.1倍 MaxC 的 A、B 两点；

连接 A、B两点并延长与横轴交于C点，此时C点的横坐标即为探测器在当前管电压下的最大能量对应的阈值。

进一步地，本发明的一个较佳实施例中，所述能量与阈值之间的表达式为：T= K×E+V；式中，K、V分别为一次项表达式中的两个系数矩阵；T代表阈值；E代表能量；通过能量与阈值之间的表达式便可计算统一能量下，各探测器像素分别对应的阈值。

进一步地，本发明的一个较佳实施例中，根据所述能量与阈值之间的表达式为光子计数探测器选择最适阈值，具体为：

由于各个探测器像素之间存在不一致性，故需要根据能量与阈值之间的表达式，分别计算不同阈值时各个探测器像素对应的能量，并求得其平均能量，最后再将平均能量代入能量与阈值之间的表达式，以求出每个探测器像素对应的最适阈值。

进一步地，本发明的一个较佳实施例中，在管电压分别为50kVp、60kVp、70kVp以及80kVp时进行全阈值扫描，得到在各管电压条件之下能谱的积分图，具体为：

将探测器的门槛电压设置为预设值；

依次将管电压设置为50kVp、60kVp、70kVp以及80kVp，并在每个管电压条件下，确保在全阈值范围内采集辐射事件的能量数据，并将所采集到的能量数据输送至数据库中；

采集完毕后，对数据库中属于不同辐射事件的能量数据进行分类处理，得到在各管电压条件下不同辐射事件对应的能量数据；

将在各管电压条件下不同辐射事件对应的能量数据进行累计求和以绘制得到在各管电压条件之下能谱的积分图。

进一步地，本发明的一个较佳实施例中，对数据库中属于不同辐射事件的能量数据进行分类处理，得到在各管电压条件下不同辐射事件对应的能量数据，具体为：

S202：获取数据库中的各能量数据，并将各能量数据进行降维处理，以使得各能量数据以数据向量的形式表示；构建坐标系，将所述数据向量映射到所述坐标系中，使得各能量数据均以数据点的形式在所述坐标系中表示；

S204：将每一个数据点视为独立的群集，并获取每一个群集的坐标值，根据所述坐标值计算各群集之间的曼哈顿距离，根据各群集之间的曼哈顿距离建立距离矩阵；

S206：在所述距离矩阵中筛选出曼哈顿距离最近的两个群集，并将曼哈顿距离最近的两个群集合并为一个群集；合并完毕后，更新距离矩阵，并重新计算各聚集之间的曼哈顿距离；直至聚集等于预设聚集数量后，停止迭代，生成迭代结果；

S208：将所述迭代结果可视化为树状图，通过截取树状图来获取不同辐射事件对应的能量数据。

进一步地，本发明的一个较佳实施例中，在得到在各管电压条件之下能谱的积分图之后的步骤还包括以下步骤：

对所述积分图进行奇异值分解，得到基于左奇异向量与右奇异向量组成的正交矩阵以及按奇异值从大到小排列的对角矩阵；

选取所述正交矩阵与对角矩阵中的任一极限向量作为构建基准点，根据所述基准点建立二维坐标系；

将所述基于左奇异向量与右奇异向量组成的正交矩阵以及按奇异值从大到小排列的对角矩阵导入所述二维坐标系中进行特征转化，生成所述正交矩阵与对角矩阵的特征向量；

在所述二维坐标系中获取所述特征向量的坐标信息，根据所述特征向量的坐标信息生成新的坐标数集，并获取新的坐标数集的极限坐标点数集，将所述极限坐标点数集导入世界坐标系中进行重组，得到降冗后的积分图。

本发明第二方面公开了一种CdZnTe光子计数探测器像素计数率校正***，所述像素计数率校正***包括存储器与处理器，所述存储器中存储有像素计数率校正方法程序，当所述像素计数率校正方法程序被所述处理器执行时，实现如下步骤：

预设探测器各像素的计数率线性区间，并确保各像素在成像过程中探测的X射线剂量均在线性区间内；预制理想计数率曲线，并将理想计数率曲线和偏离理想计数率曲线20%之间的区间定义为各像素的有效线性区；

在管电压分别为50kVp、60kVp、70kVp以及80kVp时进行全阈值扫描，得到在各管电压条件之下能谱的积分图，再基于所述积分图用前一个阈值下的计数率减去后一个阈值下的计数率，得到各能谱的微分图；

根据各能谱的微分图，检索得到探测器在各管电压下的最大能量对应的阈值；

根据S106步骤分别得到管电压分别为50kVp、60kVp、70kVp以及80kVp时对应的探测器阈值，并对这四个探测器阈值进行最小二乘直线拟合，即得到能量与阈值之间的表达式；

根据所述能量与阈值之间的表达式为光子计数探测器选择最适阈值，根据所述最适阈值对探测器各像素计数率进行校正。

进一步地，本发明的一个较佳实施例中，在管电压分别为50kVp、60kVp、70kVp以及80kVp时进行全阈值扫描，得到在各管电压条件之下能谱的积分图，具体为：

将探测器的门槛电压设置为预设值；

依次将管电压设置为50kVp、60kVp、70kVp以及80kVp，并在每个管电压条件下，确保在全阈值范围内采集辐射事件的能量数据，并将所采集到的能量数据输送至数据库中；

采集完毕后，对数据库中属于不同辐射事件的能量数据进行分类处理，得到在各管电压条件下不同辐射事件对应的能量数据；

将在各管电压条件下不同辐射事件对应的能量数据进行累计求和以绘制得到在各管电压条件之下能谱的积分图。

进一步地，本发明的一个较佳实施例中，对数据库中属于不同辐射事件的能量数据进行分类处理，得到在各管电压条件下不同辐射事件对应的能量数据，具体为：

获取数据库中的各能量数据，并将各能量数据进行降维处理，以使得各能量数据以数据向量的形式表示；构建坐标系，将所述数据向量映射到所述坐标系中，使得各能量数据均以数据点的形式在所述坐标系中表示；

将每一个数据点视为独立的群集，并获取每一个群集的坐标值，根据所述坐标值计算各群集之间的曼哈顿距离，根据各群集之间的曼哈顿距离建立距离矩阵；

在所述距离矩阵中筛选出曼哈顿距离最近的两个群集，并将曼哈顿距离最近的两个群集合并为一个群集；合并完毕后，更新距离矩阵，并重新计算各聚集之间的曼哈顿距离；直至聚集等于预设聚集数量后，停止迭代，生成迭代结果；

将所述迭代结果可视化为树状图，通过截取树状图来获取不同辐射事件对应的能量数据。

本发明解决了背景技术中存在的技术缺陷，本发明具备以下有益效果：通过本方法能够消除探测器中的非线性响应和计数率的偏差，提高能谱测量的准确性和可靠性；通过像素计数率校正，可以获得更准确和一致的像素计数率数据，使得 CdZnTe 光子计数探测器在各个像素之间更均匀地对光子进行探测和测量，有助于提高光谱分析、成像和其他应用的精度和可靠性。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他实施例的附图。

图1为一种CdZnTe光子计数探测器像素计数率校正方法的第一方法流程图；

图2为一种CdZnTe光子计数探测器像素计数率校正方法的第二方法流程图；

图3为一种CdZnTe光子计数探测器像素计数率校正方法的第三方法流程图；

图4为一种CdZnTe光子计数探测器像素计数率校正***的***框图。

具体实施方式

为了能够更清楚地理解本发明的上述目的、特征和优点，下面结合附图和具体实施方式对本发明进行进一步的详细描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是，本发明还可以采用其他不同于在此描述的其他方式来实施，因此，本发明的保护范围并不受下面公开的具体实施例的限制。

如图1所示，本发明第一方面公开了一种CdZnTe光子计数探测器像素计数率校正方法，包括以下步骤：

S102：预设探测器各像素的计数率线性区间，并确保各像素在成像过程中探测的X射线剂量均在线性区间内；预制理想计数率曲线，并将理想计数率曲线和偏离理想计数率曲线20%之间的区间定义为各像素的有效线性区；

S104：在管电压分别为50kVp、60kVp、70kVp以及80kVp时进行全阈值扫描，得到在各管电压条件之下能谱的积分图，再基于所述积分图用前一个阈值下的计数率减去后一个阈值下的计数率，得到各能谱的微分图；

S106：根据各能谱的微分图，检索得到探测器在各管电压下的最大能量对应的阈值；

S108：根据S106步骤分别得到管电压分别为50kVp、60kVp、70kVp以及80kVp时对应的探测器阈值，并对这四个探测器阈值进行最小二乘直线拟合，即得到能量与阈值之间的表达式；

S110：根据所述能量与阈值之间的表达式为光子计数探测器选择最适阈值，根据所述最适阈值对探测器各像素计数率进行校正。

需要说明的是，CdZnTe光子计数探测器计数原理和能谱型CdZnTe探测器在工作原理上没有本质区别。同样的，射线与CdZnTe晶体发生相互作用后，激发出一定数量的电子-空穴对。在外加电场的作用下，电子-空穴对向探测器两级漂移，形成感应电荷。光子计数型与能谱型CdZnTe探测器工作原理的主要区别在于后端信号处理电子学的差异。对于光子计数型CdZnTe探测器，形成的感应电荷脉冲先后进入灵敏电荷放大电路和脉冲整形电路后，输出一个与入射光子能量成正比的高斯脉冲信号，之后再将脉冲信号输入至比较器中，与设置好的阈值电压进行比较，最终将落入各阈值范围（能区）内的光子进行计数，输出计数结果。利用多能区的计数结果，就可以实现X射线的多能谱成像。光子计数型探测器多用于X射线成像领域，根据应用场景对图像分辨率的要求，探测器多设计为像素型探测器。一般地，最终X射线成像的分辨率由X光源焦点和探测器像素尺寸共同决定。值得说明的是，X射线成像模块通常需要小型化、便携化和集成化，其电子学部分集中在专用读出芯片（Application Specific Integrated Circuit，ASIC）中。芯片的通道数、单通道饱和计数率、计数率线性区间、能量线性度、能区的数量及划分方式等参数都会影响CdZnTe光子计数探测***的应用效果。

其中，根据各能谱的微分图，检索得到探测器在各管电压下的最大能量对应的阈值，具体为：

在能谱的微分图中检索得到对应的能峰后记为MaxC；其中，所述能峰为最大计数值；

在能谱的微分图中检索得到计数为0.2倍 MaxC和0.1倍 MaxC 的 A、B 两点；

连接 A、B两点并延长与横轴交于C点，此时C点的横坐标即为探测器在当前管电压下的最大能量对应的阈值。

需要说明的是，能谱的积分图是指对能谱进行累积求和后得到的图形，在能谱中，每个能量通道记录了在相应能量范围内探测到的辐射事件数量，能谱的积分图将每个能量通道的计数累计求和，得到了随能量的变化而增加的累计计数。可以能谱的积分图在提取出有关能量特征的重要信息，比如能量峰位置和相对强度，从而推断出辐射源的特性和性质。

需要说明的是，能谱的微分图是指能谱的导数图，表示能量分布相对于能量的变化率，在能谱中，每个能量通道记录了在相应能量范围内探测到的辐射事件数量，能谱的微分图是对该能谱进行微分操作，计算能量通道计数的变化率；能谱的微分图可用于显示能量通道之间的变化率，即斜率或变化速度。它显示了不同能量范围内的辐射事件的相对强度变化。它有助于检测能峰位置、峰形状和辐射事件的能量分布特征，从而提供辐射源的能量信息以及辐射事件的相对强度。

其中，所述能量与阈值之间的表达式为：T= K×E+V；式中，K、V分别为一次项表达式中的两个系数矩阵；T代表阈值；E代表能量；通过能量与阈值之间的表达式便可计算统一能量下，各探测器像素分别对应的阈值。

其中，根据所述能量与阈值之间的表达式为光子计数探测器选择最适阈值，具体为：

由于各个探测器像素之间存在不一致性，故需要根据能量与阈值之间的表达式，分别计算不同阈值时各个探测器像素对应的能量，并求得其平均能量，最后再将平均能量代入能量与阈值之间的表达式，以求出每个探测器像素对应的最适阈值。

需要说明的是，得到各像素能量与阈值的关系式后，可以为光子计数探测器选择适合的高、低能阈值。由于各个探测器像素之间存在不一致性，故需要根据能量与阈值之间的关系式，分别计算不同阈值时各个探测器像素对应的能量。并求得其平均能量，最后再将平均能量代入能量与阈值之间的关系式，以求出每个探测器像素对应的阈值。

其中，在管电压分别为50kVp、60kVp、70kVp以及80kVp时进行全阈值扫描，得到在各管电压条件之下能谱的积分图，具体为：

将探测器的门槛电压设置为预设值，以确保可以探测到尽可能多的辐射事件；

依次将管电压设置为50kVp、60kVp、70kVp以及80kVp，并在每个管电压条件下，确保在全阈值范围内采集辐射事件的能量数据，并将所采集到的能量数据输送至数据库中；

采集完毕后，对数据库中属于不同辐射事件的能量数据进行分类处理，得到在各管电压条件下不同辐射事件对应的能量数据；

将在各管电压条件下不同辐射事件对应的能量数据进行累计求和以绘制得到在各管电压条件之下能谱的积分图。

其中，辐射事件是指辐射粒子或光子与物质相互作用的过程，当辐射粒子或光子与物质相互作用时，会发生能量转移和/或散射，这些过程被称为辐射事件。能量数据包括能量特征、强度等。

需要说明的是，依次将管电压设置为50kVp、60kVp、70kVp和80kVp，确保每个管电压都稳定；将探测器的门槛电压设置为一个较低的值，以确保可以探测到尽可能多的辐射事件，并且逐渐增加门槛电压来调整探测器的敏感度；使用合适的数据采集软件或仪器，开始采集辐射事件的能量数据，在每个管电压条件下，确保在全阈值范围内（即不设能量切割）进行数据采集；对于每个管电压条件，将每个能量通道的计数进行累计求和以得到积分图，逐步增加能量通道，将当前能量通道的计数累加到上一个通道的计数上。根据累计计数值，分别绘制每个管电压条件下的能量通道和相应的累计计数值之间的曲线，每个管电压条件对应一个积分图。通过积分图可以比较和分析不同管电压条件下的能量分布情况，以获得有关辐射事件特性和辐射源性质的信息。

其中，对数据库中属于不同辐射事件的能量数据进行分类处理，得到在各管电压条件下不同辐射事件对应的能量数据，如图2所示，具体为：

S202：获取数据库中的各能量数据，并将各能量数据进行降维处理，以使得各能量数据以数据向量的形式表示；构建坐标系，将所述数据向量映射到所述坐标系中，使得各能量数据均以数据点的形式在所述坐标系中表示；

S204：将每一个数据点视为独立的群集，并获取每一个群集的坐标值，根据所述坐标值计算各群集之间的曼哈顿距离，根据各群集之间的曼哈顿距离建立距离矩阵；

S206：在所述距离矩阵中筛选出曼哈顿距离最近的两个群集，并将曼哈顿距离最近的两个群集合并为一个群集；合并完毕后，更新距离矩阵，并重新计算各聚集之间的曼哈顿距离；直至聚集等于预设聚集数量后，停止迭代，生成迭代结果；

S208：将所述迭代结果可视化为树状图，通过截取树状图来获取不同辐射事件对应的能量数据。

需要说明的是，在管电压分别为50kVp、60kVp、70kVp以及80kVp时进行全阈值扫描时，为了提高扫描效率，需要将连续扫描检测到的能量数据持续输送至提取构建好的数据库中，当扫描完毕后，数据库中的能量数据是杂乱无章的，如不知道哪些是50kVp对应的能量数据，不知道哪些是60kVp对应的能量数据，不知道哪些数据是哪些能量通道所检测到的数据，因此需要通过层次聚类法对数据库中的能量数据进行分类，以得到在各管电压条件下不同辐射事件对应的能量数据。通过本方法能够快速对数据库中杂乱的能量数据进行分类，提高***鲁棒性，提高数据处理效率。

如图3所示，在得到在各管电压条件之下能谱的积分图之后的步骤还包括以下步骤：

S302：对所述积分图进行奇异值分解，得到基于左奇异向量与右奇异向量组成的正交矩阵以及按奇异值从大到小排列的对角矩阵；

S304：选取所述正交矩阵与对角矩阵中的任一极限向量作为构建基准点，根据所述基准点建立二维坐标系；

S306：将所述基于左奇异向量与右奇异向量组成的正交矩阵以及按奇异值从大到小排列的对角矩阵导入所述二维坐标系中进行特征转化，生成所述正交矩阵与对角矩阵的特征向量；

S308：在所述二维坐标系中获取所述特征向量的坐标信息，根据所述特征向量的坐标信息生成新的坐标数集，并获取新的坐标数集的极限坐标点数集，将所述极限坐标点数集导入世界坐标系中进行重组，得到降冗后的积分图。

需要说明的是，在能谱的积分图中，信号的能量分布通常是不均匀的，某些频率可能具有较高的能量，而其他频率则较低。对信号进行频域的积分操作会导致频率能量的集中现象。这意味着一些高频分量在积分过程中会被较低频分量的能量所淹没，从而导致冗余的表示。这种冗余可能会影响到频率信息的准确提取和重建。并且，在能谱的积分图中，信号的频率分量通常会随着时间的推移而发生变化。在进行积分图处理时，时间会引入额外的相位漂移，从而导致频率成分的变形和失真。这种相位漂移可能会影响到频率信息的准确性，导致频谱的变形和失真。因此，为了减少冗余与漂移的影响，需要对积分图进行修正与降冗处理，以更好地处理谱的积分图并提高其效果，可以获得更精确、稳定的频率表示，提高信号处理的效果。

此外，所述一种CdZnTe光子计数探测器像素计数率校正方法还包括以下步骤：

获取探测器像素计数率校正后的成像图像信息，通过SIFT算法对所述成像图像信息进行特征提取处理，得到多个角点；

通过孤立森林算法计算所述角点的离群得分，将离群得分大于预设离群得分的角点剔除，得到稀疏角点；

随机挑选一个稀疏角点作为坐标原点，根据所述坐标原点建立三维坐标系，并获取各稀疏角点的三维坐标值，根据所述三维坐标值计算得到各稀疏角点之间的切比雪夫距离；

根据所述切比雪夫距离对各稀疏角点进行两两配对，得到若干对稀疏角点对；获取每一对稀疏角点对的坐标中点，并将所述坐标中点标记为补录角点；

根据所述补录角点与稀疏角点生成稠密角点，获取各稠密角点的三维坐标值，将各稠密角点的三维坐标值导入三维建模软件中，重构得到成像三维模型图；

预制标准成像三维模型图，构建配对空间，将所述标准成像三维模型图与所述成像三维模型图导入所述配对空间中进行配对；

配对完毕后，剔除所述标准成像三维模型图与成像三维模型图的模型重合区域，保留所述标准成像三维模型图与成像三维模型图的模型不重合区域，得到成像模型偏差图；

计算所述成像模型偏差图的体积值，并将所述体积值与预设体积值进行比较；若所述体积值大于预设体积值，则基于所述成像模型偏差图确定出模型偏差区域，根据所述模型偏差区域确定出对应的校正异常像素区域，将所述校正异常像素区域的像素计数率进行重新校正。

需要说明的是，SIFT，全称为“Scale-Invariant Feature Transform”，是一种计算机视觉领域中常用的特征提取算法，用于检测图像中的关键点并生成对尺度、旋转和亮度变化具有不变性的角点。通过孤立森林算法可以将离群漂移的角点筛除，以提高后续建模精度。孤立森林的主要思想是通过构建一棵随机的二叉树来识别异常点，因此能够快速而有效地检测出数据中的异常值。通过分析成像效果图中的异常区域，可以判断光子计数探测器像素计数率校正效果的有益性，如果异常区域显著减少或消失，并且成像结果更加均匀、无伪影、无几何失真，这表明像素计数率校正对于提高成像质量和准确性是有效的，并且有益于光子计数探测器的性能优化法，反之，则需要对异常区域对应的像素区域进行继续校正。

其中，基于所述成像模型偏差图确定出模型偏差区域，根据所述模型偏差区域确定出对应的校正异常像素区域，具体包括以下步骤：

通过大数据网络获取各预设模型偏差图对应的校正异常像素区域，构建知识图谱，将各预设模型偏差图对应的校正异常像素区域导入所述知识图谱中；

将所述成像模型偏差图导入所述知识图谱中，通过欧几里德距离距离算法计算所述成像模型偏差图与各预设模型偏差图之间的相似度，得到多个相似度；

在多个所述相似度提取出最大相似度，获取与最大相似度对应的预设模型偏差图，根据与最大相似度对应的预设模型偏差图确定出对应的校正异常像素区域。

需要说明的是，通过以上方法能够通过构建知识图谱的方式快速确定出对应的校正异常像素区域，能够提高***运行效率，提高鲁棒性。

如图4所示，本发明第二方面公开了一种CdZnTe光子计数探测器像素计数率校正***，所述像素计数率校正***包括存储器41与处理器62，所述存储器41中存储有像素计数率校正方法程序，当所述像素计数率校正方法程序被所述处理器62执行时，实现如下步骤：

预设探测器各像素的计数率线性区间，并确保各像素在成像过程中探测的X射线剂量均在线性区间内；预制理想计数率曲线，并将理想计数率曲线和偏离理想计数率曲线20%之间的区间定义为各像素的有效线性区；

在管电压分别为50kVp、60kVp、70kVp以及80kVp时进行全阈值扫描，得到在各管电压条件之下能谱的积分图，再基于所述积分图用前一个阈值下的计数率减去后一个阈值下的计数率，得到各能谱的微分图；

根据各能谱的微分图，检索得到探测器在各管电压下的最大能量对应的阈值；

根据S106步骤分别得到管电压分别为50kVp、60kVp、70kVp以及80kVp时对应的探测器阈值，并对这四个探测器阈值进行最小二乘直线拟合，即得到能量与阈值之间的表达式；

根据所述能量与阈值之间的表达式为光子计数探测器选择最适阈值，根据所述最适阈值对探测器各像素计数率进行校正。

进一步地，本发明的一个较佳实施例中，在管电压分别为50kVp、60kVp、70kVp以及80kVp时进行全阈值扫描，得到在各管电压条件之下能谱的积分图，具体为：

将探测器的门槛电压设置为预设值，以确保可以探测到尽可能多的辐射事件；

依次将管电压设置为50kVp、60kVp、70kVp以及80kVp，并在每个管电压条件下，确保在全阈值范围内采集辐射事件的能量数据，并将所采集到的能量数据输送至数据库中；

采集完毕后，对数据库中属于不同辐射事件的能量数据进行分类处理，得到在各管电压条件下不同辐射事件对应的能量数据；

将在各管电压条件下不同辐射事件对应的能量数据进行累计求和以绘制得到在各管电压条件之下能谱的积分图。

进一步地，本发明的一个较佳实施例中，对数据库中属于不同辐射事件的能量数据进行分类处理，得到在各管电压条件下不同辐射事件对应的能量数据，具体为：

获取数据库中的各能量数据，并将各能量数据进行降维处理，以使得各能量数据以数据向量的形式表示；构建坐标系，将所述数据向量映射到所述坐标系中，使得各能量数据均以数据点的形式在所述坐标系中表示；

将每一个数据点视为独立的群集，并获取每一个群集的坐标值，根据所述坐标值计算各群集之间的曼哈顿距离，根据各群集之间的曼哈顿距离建立距离矩阵；

在所述距离矩阵中筛选出曼哈顿距离最近的两个群集，并将曼哈顿距离最近的两个群集合并为一个群集；合并完毕后，更新距离矩阵，并重新计算各聚集之间的曼哈顿距离；直至聚集等于预设聚集数量后，停止迭代，生成迭代结果；

将所述迭代结果可视化为树状图，通过截取树状图来获取不同辐射事件对应的能量数据。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，如：多个单元或组件可以结合，或可以集成到另一个***，或一些特征可以忽略，或不执行。另外，所显示或讨论的各组成部分相互之间的耦合、或直接耦合、或通信连接可以是通过一些接口，设备或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性的、机械的或其它形式的。

上述作为分离部件说明的单元可以是、或也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是、或也可以不是物理单元；既可以位于一个地方，也可以分布到多个网络单元上；可以根据实际的需要选择其中的部分或全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各实施例中的各功能单元可以全部集成在一个处理单元中，也可以是各单元分别单独作为一个单元，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中；上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。

本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储于计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：移动存储设备、只读存储器（ROM，Read-Only Memory）、随机存取存储器（RAM，Random Access Memory）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

或者，本发明上述集成的单元如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实施例的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机、服务器、或者网络设备等）执行本发明各个实施例方法的全部或部分。而前述的存储介质包括：移动存储设备、ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (5)

1.一种CdZnTe光子计数探测器像素计数率校正方法，其特征在于，包括以下步骤：

S102：预设探测器各像素的计数率线性区间，并确保各像素在成像过程中探测的X射线剂量均在线性区间内；预制理想计数率曲线，并将理想计数率曲线和偏离理想计数率曲线20%之间的区间定义为各像素的有效线性区；

S104：在管电压分别为50kVp、60kVp、70kVp以及80kVp时进行全阈值扫描，得到在各管电压条件之下能谱的积分图，再基于所述积分图用前一个阈值下的计数率减去后一个阈值下的计数率，得到各能谱的微分图；

S106：根据各能谱的微分图，检索得到探测器在各管电压下的最大能量对应的阈值；

S108：根据S106步骤分别得到管电压分别为50kVp、60kVp、70kVp以及80kVp时对应的探测器阈值，并对这四个探测器阈值进行最小二乘直线拟合，即得到能量与阈值之间的表达式；

S110：根据所述能量与阈值之间的表达式为光子计数探测器选择最适阈值，根据所述最适阈值对探测器各像素计数率进行校正；

其中，根据各能谱的微分图，检索得到探测器在各管电压下的最大能量对应的阈值，具体为：

在能谱的微分图中检索得到对应的能峰后记为MaxC；其中，所述能峰为最大计数值；

在能谱的微分图中检索得到计数为0.2倍 MaxC和0.1倍 MaxC 的 A、B 两点；

连接 A、B两点并延长与横轴交于C点，此时C点的横坐标即为探测器在当前管电压下的最大能量对应的阈值；

其中，在管电压分别为50kVp、60kVp、70kVp以及80kVp时进行全阈值扫描，得到在各管电压条件之下能谱的积分图，具体为：

将探测器的门槛电压设置为预设值，以确保可以探测到尽可能多的辐射事件；

依次将管电压设置为50kVp、60kVp、70kVp以及80kVp，并在每个管电压条件下，确保在全阈值范围内采集辐射事件的能量数据，并将所采集到的能量数据输送至数据库中；

采集完毕后，对数据库中属于不同辐射事件的能量数据进行分类处理，得到在各管电压条件下不同辐射事件对应的能量数据；

将在各管电压条件下不同辐射事件对应的能量数据进行累计求和以绘制得到在各管电压条件之下能谱的积分图；

其中，对数据库中属于不同辐射事件的能量数据进行分类处理，得到在各管电压条件下不同辐射事件对应的能量数据，具体为：

S202：获取数据库中的各能量数据，并将各能量数据进行降维处理，以使得各能量数据以数据向量的形式表示；构建坐标系，将所述数据向量映射到所述坐标系中，使得各能量数据均以数据点的形式在所述坐标系中表示；

S204：将每一个数据点视为独立的群集，并获取每一个群集的坐标值，根据所述坐标值计算各群集之间的曼哈顿距离，根据各群集之间的曼哈顿距离建立距离矩阵；

S206：在所述距离矩阵中筛选出曼哈顿距离最近的两个群集，并将曼哈顿距离最近的两个群集合并为一个群集；合并完毕后，更新距离矩阵，并重新计算各聚集之间的曼哈顿距离；直至聚集等于预设聚集数量后，停止迭代，生成迭代结果；

S208：将所述迭代结果可视化为树状图，通过截取树状图来获取不同辐射事件对应的能量数据。

2.根据权利要求1所述的一种CdZnTe光子计数探测器像素计数率校正方法，其特征在于，所述能量与阈值之间的表达式为：T= K×E+V；式中，K、V分别为一次项表达式中的两个系数矩阵；T代表阈值；E代表能量；通过能量与阈值之间的表达式便可计算统一能量下，各探测器像素分别对应的阈值。

3.根据权利要求1所述的一种CdZnTe光子计数探测器像素计数率校正方法，其特征在于，根据所述能量与阈值之间的表达式为光子计数探测器选择最适阈值，具体为：

由于各个探测器像素之间存在不一致性，故需要根据能量与阈值之间的表达式，分别计算不同阈值时各个探测器像素对应的能量，并求得其平均能量，最后再将平均能量代入能量与阈值之间的表达式，以求出每个探测器像素对应的最适阈值。

4.根据权利要求1所述的一种CdZnTe光子计数探测器像素计数率校正方法，其特征在于，在得到在各管电压条件之下能谱的积分图之后的步骤还包括以下步骤：

对所述积分图进行奇异值分解，得到基于左奇异向量与右奇异向量组成的正交矩阵以及按奇异值从大到小排列的对角矩阵；

选取所述正交矩阵与对角矩阵中的任一极限向量作为构建基准点，根据所述基准点建立二维坐标系；

将所述基于左奇异向量与右奇异向量组成的正交矩阵以及按奇异值从大到小排列的对角矩阵导入所述二维坐标系中进行特征转化，生成所述正交矩阵与对角矩阵的特征向量；

在所述二维坐标系中获取所述特征向量的坐标信息，根据所述特征向量的坐标信息生成新的坐标数集，并获取新的坐标数集的极限坐标点数集，将所述极限坐标点数集导入世界坐标系中进行重组，得到降冗后的积分图。

5.一种CdZnTe光子计数探测器像素计数率校正***，其特征在于，所述像素计数率校正***包括存储器与处理器，所述存储器中存储有像素计数率校正方法程序，当所述像素计数率校正方法程序被所述处理器执行时，实现如下步骤：

S102：预设探测器各像素的计数率线性区间，并确保各像素在成像过程中探测的X射线剂量均在线性区间内；预制理想计数率曲线，并将理想计数率曲线和偏离理想计数率曲线20%之间的区间定义为各像素的有效线性区；

S104：在管电压分别为50kVp、60kVp、70kVp以及80kVp时进行全阈值扫描，得到在各管电压条件之下能谱的积分图，再基于所述积分图用前一个阈值下的计数率减去后一个阈值下的计数率，得到各能谱的微分图；

S106：根据各能谱的微分图，检索得到探测器在各管电压下的最大能量对应的阈值；

S108：根据S106步骤分别得到管电压分别为50kVp、60kVp、70kVp以及80kVp时对应的探测器阈值，并对这四个探测器阈值进行最小二乘直线拟合，即得到能量与阈值之间的表达式；

S110：根据所述能量与阈值之间的表达式为光子计数探测器选择最适阈值，根据所述最适阈值对探测器各像素计数率进行校正；

其中，根据各能谱的微分图，检索得到探测器在各管电压下的最大能量对应的阈值，具体为：

在能谱的微分图中检索得到对应的能峰后记为MaxC；其中，所述能峰为最大计数值；

在能谱的微分图中检索得到计数为0.2倍 MaxC和0.1倍 MaxC 的 A、B 两点；

连接 A、B两点并延长与横轴交于C点，此时C点的横坐标即为探测器在当前管电压下的最大能量对应的阈值；

其中，在管电压分别为50kVp、60kVp、70kVp以及80kVp时进行全阈值扫描，得到在各管电压条件之下能谱的积分图，具体为：

将探测器的门槛电压设置为预设值，以确保可以探测到尽可能多的辐射事件；

依次将管电压设置为50kVp、60kVp、70kVp以及80kVp，并在每个管电压条件下，确保在全阈值范围内采集辐射事件的能量数据，并将所采集到的能量数据输送至数据库中；

采集完毕后，对数据库中属于不同辐射事件的能量数据进行分类处理，得到在各管电压条件下不同辐射事件对应的能量数据；

将在各管电压条件下不同辐射事件对应的能量数据进行累计求和以绘制得到在各管电压条件之下能谱的积分图；

其中，对数据库中属于不同辐射事件的能量数据进行分类处理，得到在各管电压条件下不同辐射事件对应的能量数据，具体为：

S202：获取数据库中的各能量数据，并将各能量数据进行降维处理，以使得各能量数据以数据向量的形式表示；构建坐标系，将所述数据向量映射到所述坐标系中，使得各能量数据均以数据点的形式在所述坐标系中表示；

S204：将每一个数据点视为独立的群集，并获取每一个群集的坐标值，根据所述坐标值计算各群集之间的曼哈顿距离，根据各群集之间的曼哈顿距离建立距离矩阵；

S206：在所述距离矩阵中筛选出曼哈顿距离最近的两个群集，并将曼哈顿距离最近的两个群集合并为一个群集；合并完毕后，更新距离矩阵，并重新计算各聚集之间的曼哈顿距离；直至聚集等于预设聚集数量后，停止迭代，生成迭代结果；

S208：将所述迭代结果可视化为树状图，通过截取树状图来获取不同辐射事件对应的能量数据。