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A X-ray Spectrum Estimation Method by Exploring Image-domain Characteristic via CNN

机译：通过CNN探索图像域特性的X射线谱估计方法

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X-ray energy spectrum plays an important role in computed tomography (CT) reconstruction and artifact suppression. Most methods utilize the principles of projection domain to estimate X-ray spectra, but they usually suffer from the limitations of dedicated hardware and workflow. In this paper, we propose a convolutional neural network (CNN)based method to estimate X-ray spectra from the perspective of image domain. With the potential of CNN in learning comprehensive prior knowledge from big data, the proposed method can estimate the statistical distribution of photons in each spectrum by exploring the comprehensive characteristics of CT-reconstructed images in the image domain. The proposed method estimates the spectrum by relying on the reconstructed image and requires no auxiliary hardware nor dedicated workflow. Therefore, the proposed method can be conveniently applied to spectrum-related tasks. The simulation experiments verify the efficiency of the proposed method in spectrum estimation.
机译：X射线能谱在计算断层扫描（CT）重建和伪影抑制中起着重要作用。大多数方法利用投影域的原理来估计X射线光谱，但它们通常遭受专用硬件和工作流程的局限性。在本文中，我们提出了一种基于卷积神经网络（CNN）的方法来从图像域的角度来估计X射线光谱。通过从大数据学习综合现有知识的CNN的潜力，所提出的方法可以通过探索图像域中的CT重建图像的综合特性来估计每个频谱中光子的统计分布。该方法通过依赖于重建图像估计光谱，并且不需要辅助硬件也不需要专用的工作流程。因此，所提出的方法可以方便地应用于与频谱相关的任务。仿真实验验证了频谱估计中提出的方法的效率。

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