而CT系統(tǒng)的射線源多為X光機，其發(fā)出的射線是具有連續(xù)多色能量分布的射線能譜，物質(zhì)對射線的衰減值是與能量密切相關(guān)的，不能簡單利用單色投影公式作為投影數(shù)據(jù)的數(shù)學(xué)表達 。在實際系統(tǒng)中，多色投影的連續(xù)能譜分布不光由X射線能譜S(E)決定，還會受到探測器能量響應(yīng)函數(shù)μ(E)的影響，所以投影數(shù)據(jù)對應(yīng)的能譜是一個綜合射線能譜 。
為了表述簡潔，這里將綜合射線能譜稱為系統(tǒng)能譜，用D(E)表示：綜合以上描述，將多色能量X射線衰減規(guī)律表示為：式（3）也稱寬能譜射線條件下的Beer定律，以此為依據(jù)得到能譜射線投影公式：式(4)較單色投影式(1)增加了對系統(tǒng)中能譜信息的表達，理論上是一種更加精確的投影表達式 。正是由于傳統(tǒng)CT成像無法處理能譜信息，只能將多色投影數(shù)據(jù)簡化近似為單色投影，所以才會在重建圖像中引入大量偽影信息 。
使用相應(yīng)的雙能CT重建算法，則可獲得被檢物的物質(zhì)信息 。雙能CT重建算法的簡單思路與計算流程：X光雙能CT成像利用物質(zhì)對不同能量X光的衰減效應(yīng)不同的物理性質(zhì)，采集兩套不同能量(譜)下的CT數(shù)據(jù)，通過特殊的重建方法，以獲取比傳統(tǒng)單一能量得到的CT圖像更豐富的物質(zhì)分布信息 。雙能CT可以近似重建任意單能下的衰減系數(shù)圖像或電子密度和等效原子序數(shù)分布圖像對等 。
一方面，雙能CT對于區(qū)分密度相似而原子序數(shù)有差異的物質(zhì)具有特殊優(yōu)勢；另一方面，雙能CT可以很好地解決由傳統(tǒng)CT的多色譜造成的同種材料不同圖像和不同材料同樣CT值的問題 。由于雙能CT數(shù)據(jù)給出一系列單一能量衰減系數(shù)圖像(無硬化偽影)，這樣的系統(tǒng)也被稱之為能譜CT 。雙能CT技術(shù)在安檢領(lǐng)域得到了廣泛的研究和應(yīng)用 。
該技術(shù)能夠準(zhǔn)確地重建物質(zhì)的有效原子序數(shù)和密度信息，進而達到分辨物質(zhì)種類的目的，有效地降低誤報率 。包裹實物圖：雙能CT在安檢物質(zhì)識別中的應(yīng)用：基于深度學(xué)習(xí)的圖像特征識別為了保證公共交通運輸?shù)陌踩?，X 光包裹安檢顯示系統(tǒng)已經(jīng)被廣泛地運用到各個機場和車站 。但是，人為識別的效率和準(zhǔn)確率還是不夠高，因為人為觀察大量的包裹圖像是一個枯燥的工作，安檢員會在長時間的工作中分心，很難保證危險違禁物品在人為安檢過程中被漏掉，因此催生了自動化智能安檢機的出現(xiàn) 。
當(dāng)前 X 光行包檢測主要依靠顏色分析法和形狀分析法，這兩種方法都是靠安檢員人工看圖和人工判圖，其準(zhǔn)確性依賴于安檢員的自身經(jīng)驗，速度受限于安檢員的工作負荷，兩者效率都不易進一步提高 。因此，面向高通量場景下，對行包中槍支、管制刀具和打火機等典型違禁品進行高速自動識別的需要，針對當(dāng)前人工看圖和判圖效率不足的問題，研究并突破典型違禁品的圖像自動識別匹配和原子序數(shù)特性分析等關(guān)鍵技術(shù)，實現(xiàn)對行包中典型違禁品的自動識別和匹配的能力，達到對典型違禁品較好的自動識別，從而較大地提高安檢效率 。
深度學(xué)習(xí)是通過逐層構(gòu)建多層網(wǎng)絡(luò)，使設(shè)備獲得更細節(jié)的特征且計算效率較高，因而近年來受到廣大科研工作者的熱捧 。深度學(xué)習(xí)技術(shù)在智能裝備領(lǐng)域產(chǎn)生了巨大影響 。在Hinton科研小組贏得 Image Net比賽半年之后，Google和百度等公司都發(fā)布了新的基于圖像內(nèi)容的搜索引擎 。它們繼承了Hinton在Image Net比賽中采用的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，并應(yīng)用在各自領(lǐng)域中，發(fā)現(xiàn)圖像搜索的準(zhǔn)確率得到了較大提升 。
Facebook 公司于 2013 年 12 月在紐約成立了新的人工智能實驗室，聘請了深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的著名學(xué)者，卷積網(wǎng)絡(luò)的發(fā)明人Yann Le Cun作為首席科學(xué)家 。2014 年 1 月，Google公司花費四億美金收購了一家深度學(xué)習(xí)公司Deep Mind，而百度公司在 2012 年就成立了深度學(xué)習(xí)研究院，2014 年 5月在美國硅谷又成立了新的深度學(xué)習(xí)實驗室，聘請斯坦福大學(xué)的吳恩達教授擔(dān)任首席科學(xué)家 。
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