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논문 기본 정보

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저자정보
저널정보
한국원자력학회 Nuclear Engineering and Technology Nuclear Engineering and Technology 제52권 제7호
발행연도
2020.1
수록면
1,495 - 1,502 (8page)

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A new method of X-ray source spectrum estimation based on compressed sensing is proposed in this paper. The algorithm K-SVD is applied for sparse representation. Nonnegative constraints are added by modifying the L1 reconstruction algorithm proposed by Rosset and Zhu. The estimation method is demonstrated on simulated spectra typical of mammography and CT. X-ray spectra are simulated with the Monte Carlo code Geant4. The proposed method is successfully applied to highly ill conditioned and under determined estimation problems with a good performance of suppressing noises. Results with acceptable accuracies (MSE < 5%) can be obtained with 10% Gaussian white noises added to the simulated experimental data. The biggest difference between the proposed method and the existing methods is that multiple prior knowledge of X-ray spectra can be included in one dictionary, which is meaningful for obtaining the true X-ray spectrum from the measurements.

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P. Engler / 1990 / Review of dual-energy computed tomography techniques / Mater. Eval 48:623~629 google schola B. J. Heismann / 2003 / Density and atomic number measurements with spectral X-ray attenuation method / J. Appl. Phys 94(3):2073~2079 google schola Li Zhang / 2007 / X-ray estimation from transmission measurements using the expectation maximization method / IEEE Nuclear Science Symposium Conference Record google schola Xinhui Duan / 2011 / CT scanner X-ray spectrum estimation from transmission measurements / Med. Phys 38(2):993~997 google schola Emil Y. Sidky / 2005 / scatter-free transmission data / J. Appl. Phys 97:1247011~12470111 google schola

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