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XCT mastery Monthly - 精通X射線CT月刊是由Francesco Iacoviello博士發(fā)起、撰寫并發(fā)布的，旨在給大家分享X射線CT相關的使用技巧、潛在竅門及經驗見解。每期都會深入探討 XCT實踐中面臨的挑戰(zhàn)和解決方案，涵蓋以下主題：

圖像優(yōu)化：學習實現(xiàn)清晰CT 掃描的技巧。

故障排除：掌握克服常見 CT 問題和偽影的策略。

高級技術：探索前沿方法和軟件功能。

工作流程效率：探索簡化 CT 流程并節(jié)省時間的方法。

社區(qū)討論：加入討論，分享您的經驗和疑問。

揭示扁平結構的內部秘密：

X射線計算機層析(CL)成像的興起

引言

無損檢測和成像已成為眾多科學和工業(yè)學科不可或缺的工具。從確保工程部件的結構完整性，到闡明生物系統(tǒng)的復雜構造，再到保護文化遺產物品的脆弱性，無損探測物體內部結構的能力至關重要。然而，扁平、高寬厚比樣品獨特的幾何特性及與X射線的相互作用特性，給傳統(tǒng)成像技術帶來了重大挑戰(zhàn)。為了應對這些局限，X射線計算機斷層析成像（CL）應運而生，成為一種先進的成像方式，專門用于克服與此類樣品相關的障礙。

本期《精通X射線CT月刊》旨在全面探討X射線計算機層析成像，深入剖析其基本原理、相對于傳統(tǒng)方法的優(yōu)勢、多樣化的應用、軟件工具在其實施中的作用、其固有局限性以及尖端技術進步對其能力的影響。

一. 傳統(tǒng)X射線計算機斷層掃描

對扁平樣品的局限性

傳統(tǒng)的X射線計算機斷層掃描（CT）通過提供物體內部詳細的三維表征，徹底改變了醫(yī)學和工業(yè)成像。然而，當應用于具有大橫向尺寸和小厚度的樣品（通常稱為扁平或高寬厚比樣品）時，傳統(tǒng)CT會遇到幾個固有局限性，這些局限性可能影響圖像質量以及準確分析內部結構的能力。

1、X射線吸收和散射效率低下

主要挑戰(zhàn)之一源于X射線與樣品材料的相互作用。在CT中，X射線束從多個角度穿過物體。對于扁平樣品，特別是當X射線束平行于樣品平面時，射線束會穿過大量材料。這種增加的路徑長度可能導致X射線吸收效率低下，即大部分X射線光子在到達探測器之前被吸收或散射。這種低效率意味著可用X射線束及其攜帶信息的很大一部分被浪費了。此外，為覆蓋整個扁平樣品通常需要使用大面積射線束，這可能導致高的散射/主X射線比。散射光子偏離其原始路徑，會產生與樣品內部解剖結構無關的背景強度，從而有效降低了主體對比度和圖像的整體清晰度。即使使用旨在消除高水平散射的柵格，檢測到的X射線中仍有相當大比例是散射的，導致圖像質量顯著下降。

2、疊加與醒目性問題

傳統(tǒng)CT依賴于在掃描的每個角度步長將三維體積投影到二維圖像上的原理。雖然最終的重建過程旨在解析3D結構，但初始投影圖像本質上受到上下層組織和結構疊加的影響。這對于內部特征可能沿樣品平面密集排列的扁平樣品來說尤其成問題。這些特征在投影圖像中的重疊會顯著降低醒目性（conspicuity），即目視檢查中識別圖像特征的難易程度。在復雜圖像中，若眾多結構疊加在一起，一個位置已知時可能可見的特征很容易被遺漏。顯眼性的降低，加上散射導致的主體對比度下降，使得利用傳統(tǒng)CT分析扁平樣品中復雜的內部細節(jié)更具挑戰(zhàn)性。

3、分辨率和視野限制

傳統(tǒng)CT掃描儀的基本幾何結構（旋轉軸與X射線束正交（垂直））在成像扁平樣品時會對可達到的分辨率施加限制（見下圖，圖1）。對于位于大型扁平部件中心區(qū)域的感興趣區(qū)域，可能需要將樣品移近X射線源以增加放大倍率，從而提高分辨率。然而，當樣品在所需角度范圍內旋轉時，這種靠近可能導致樣品與X射線源發(fā)生物理碰撞。這種限制有效限制了扁平樣品中心區(qū)域可實現(xiàn)的放大倍率，進而限制了分辨率。此外，探測器的視野（即探測器在單次投影中可以捕獲的區(qū)域）可能不足以在高分辨率下覆蓋整個扁平樣品。這可能需要進行折衷，例如對樣品進行多次掃描，或者為了對整個感興趣區(qū)域成像而接受較低的整體分辨率。在許多情況下，CT提供的分辨率可能太低，無法可視化扁平樣品特定分析所需的精細細節(jié)。

4、高密度和低對比度材料的挑戰(zhàn)

CT成像的有效性取決于X射線穿過不同密度材料時的差異衰減。包含高密度材料區(qū)域的扁平樣品可能構成重大挑戰(zhàn)，因為這些致密區(qū)域會嚴重衰減X射線束，導致稱為光子匱乏（photon starvation）的現(xiàn)象。當到達探測器的X射線光子數量急劇減少時，生成的圖像可能會受到噪聲增加和偽影的影響，從而模糊樣品的細節(jié)。相反，當對密度對比度極小或沒有密度對比度的材料（這種情況在某些生物組織和聚合物材料中很常見）進行成像時，CT也會遇到困難。如果沒有顯著的X射線衰減差異，就很難區(qū)分扁平樣品內的不同成分或特征。此外，在CT中使用多色（多能量）X射線束，尤其是在掃描致密材料時，可能導致射線硬化偽影（beam hardening artefacts）。這是因為光束中能量較低的光子優(yōu)先被吸收，導致光束在穿過樣品時平均能量增加。這種能量偏移可能導致重建圖像不準確，通常表現(xiàn)為杯狀偽影或暗帶。

二. 揭示X射線計算機斷層疊層成像：

原理和方法論

X射線計算機斷層疊層成像（CL）與傳統(tǒng)CT方法有顯著不同，特別是在為扁平、高寬厚比樣品采集投影數據的方式上。CL的核心創(chuàng)新在于其利用了相對于X射線束傾斜的旋轉軸，這是對傳統(tǒng)CT中使用的正交關系的根本性改變。這種掃描幾何結構的戰(zhàn)略性改變使CL能夠有效解決CT在成像平面結構時遇到的許多局限性。

1、傾斜的旋轉軸：相對于CT的根本性轉變

在X射線計算機斷層析成像中，樣品安裝在一個相對于入射X射線束傾斜成一定角度的載物臺上。這個小于90度的傾斜角確保在樣品旋轉過程中，X射線束主要穿過扁平物體最薄的維度。通過最小化在大多數投影角度下穿過樣品的X射線路徑長度，CL顯著降低了光束的整體衰減，從而改善了到達探測器的信號。這種方法對于以高寬厚比（橫向尺寸遠大于厚度）為特征的部件尤其有利。調整旋轉軸的能力允許采用一種更針對扁平結構成像的定制方法，優(yōu)化數據采集過程以應對其特定的幾何挑戰(zhàn)。

2、旋轉軸的圖示和比較（CT vs. CL）

在傳統(tǒng)計算機斷層掃描中，X射線束的中心射線方向與樣品旋轉軸垂直（成90度角）。這意味著對于扁平樣品，在某些旋轉角度下，X射線束必須穿過物體的最長尺寸。相比之下，X射線計算機斷層析成像采用一種掃描幾何結構，其中中心X射線束相對于探測器被有意傾斜一個特定角度。因此，旋轉軸傾斜地與X射線束相交，旋轉軸與中心X射線之間的角度小于90度。圖1提供了清晰的視覺比較，展示了一個圓形錐束CT設置（光束主射線與旋轉軸之間的角度為90度），和一個旋轉CL設置（該角度（傾斜角α）小于90度）。

圖 1 - 旋轉軸比較 (CT vs. CL)

X射線計算機斷層析成像固有的傾斜旋轉機制在成像扁平結構方面比傳統(tǒng)CT具有關鍵優(yōu)勢。通過允許樣品在無碰撞風險的情況下更靠近X射線源旋轉，CL促進了更高的放大倍率和增強的圖像清晰度。這種更近的距離和優(yōu)化的光束路徑極大地促進了CL對高寬厚比部件成像能力的提升。

三. X射線計算機斷層析成像的增強成像能力

X射線計算機斷層疊層成像的獨特原理直接轉化為增強的成像能力，特別是在應對扁平、高寬厚比樣品帶來的挑戰(zhàn)時。這些改進體現(xiàn)在CL相對于傳統(tǒng)CT方法所實現(xiàn)的卓越分辨率、增強的信噪比以及偽影的減少上。

1、對高寬厚比樣品的卓越分辨率

CL中采用的傾斜旋轉有助于實現(xiàn)更高的放大倍率，這直接導致扁平部件體素分辨率的提高。與CT不同（在CT中幾何約束可能限制樣品靠近X射線源），CL允許更靠近定位，即使是在較大的平面物體上也能聚焦于僅幾十微米的特征。例如，尼康XTH平臺允許實施X射線疊層成像，并通過使用傾斜的旋轉軸顯著提高了高寬厚比部件的體素分辨率。這種方法允許部件更靠近X射線源旋轉，即使是在大型扁平物品上也能聚焦于微小特征。研究已證明CL在諸如印刷電路板（PCB）檢測等應用中的有效性，其在密集平面物體中成像內部和近表面結構的能力超越了傳統(tǒng)CT。

2、CL中相比CT改善的信噪比（SNR）

在X射線計算機層析成像中，傾斜的旋轉確保X射線束在掃描的大部分過程中穿過扁平樣品相對恒定且最小的厚度。這種一致的透射與CT中遇到的透射變化形成對比，尤其是在對扁平物體成像時，光束在某些角度下可能穿過最長的尺寸。通過避免沿物體平面的這些長X射線路徑，CL最小化了光子匱乏（photon starvation）現(xiàn)象（即X射線束因吸收而損失過多光子，導致信號微弱且噪聲大）。結果是，對于扁平樣品，CL圖像的信噪比（SNR）比CT有所改善，因為到達探測器的更強信號有助于產生更清晰、更詳細的重建圖像。

3、減少扁平樣品成像特有的偽影

X射線計算機層析成像獨特的掃描幾何結構還能有效減少在利用傳統(tǒng)CT對扁平樣品成像時特別成問題的偽影。在CL中傾斜旋轉軸可以操縱樣品內高密度特征的投影方式。通過將這些高衰減區(qū)域定位在較低密度感興趣區(qū)域的上方或下方旋轉，CL可以最大限度地減少它們的干擾以及可能掩蓋關鍵細節(jié)的偽影。這在諸如檢測可能仍附著在致密基板上的增材制造金屬部件等應用中特別有益。此外，CL可以減輕因采樣不足而產生的偽影，這在扁平樣品的CT掃描中可能是一個重大問題，因為某些投影角度可能無法獲取或由于透射有限而提供非常嘈雜的數據。例如，實驗室CL方法已被證明可以產生比常用于平面樣品的有限角度CT掃描配置更少偽影的重建圖像。

四. X射線計算機層析成像的多樣化應用

X射線計算機層析成像的獨特能力使其在廣泛的科學和工業(yè)領域成功應用，為傳統(tǒng)CT通常無能為力的扁平、高寬厚比樣品的內部結構提供了寶貴的見解。

1、材料科學與工程

在材料科學與工程領域，CL是一種強大的無損檢測與評估工具。它常被用于檢測材料內部的缺陷，如空隙和裂紋，以及分析顆粒分布和形態(tài)。在計量學領域，CL能夠對復雜部件（包括通過增材制造等先進制造技術生產的部件）的內外幾何結構進行精確測量。它在檢測由纖維增強復合材料制成的輕量化結構（如直升機和風能設備的轉子葉片）方面的能力尤其值得注意。

2、生物學與植物學研究

CL在生物學和植物學研究中也發(fā)現(xiàn)了重要用途。其成像大型生物樣品（甚至接近米級尺寸）的能力克服了傳統(tǒng)顯微技術常遇到的大小限制。研究人員利用CL研究各種植物標本（包括葉子）的復雜三維解剖結構，為理解其結構和功能提供了寶貴數據。此外，CL的無損特性使其成為古生物學中的寶貴工具，可以在無需物理處理（可能損壞這些珍貴文物）的情況下詳細檢查扁平化石。

3、電化學器件與電池檢測

電化學器件領域，特別是電池技術，極大地受益于CL的應用。它被廣泛用于鋰離子電池（電動汽車和便攜式電子設備中的關鍵組件）的無損檢測，實現(xiàn)質量保證和制造過程的優(yōu)化。CL可以揭示電池組件（如電極）的內部排列，識別空隙或異物顆粒等缺陷，并評估電池單元的整體結構完整性。

圖 2 - CL用于軟包電池應用

4、印刷電路板（PCB）分析

CL最突出的應用之一在于印刷電路板（PCB）的檢測，PCB是幾乎所有電子設備的基本組件。CL是檢查焊點的理想選擇，可確保正確連接并檢測諸如空隙或橋接等缺陷。它還可以可視化多層PCB的內部層，并評估組件的放置和完整性。對于密集封裝的雙面PCB和球柵陣列（BGA），CL能夠生成接觸區(qū)域的分層圖像而不會疊加另一側的組件，這一能力尤其具有優(yōu)勢。

圖 3 – PCB的CL成像示例

5、太陽能電池板檢測

CL在太陽能電池板質量控制方面的潛力也在被探索中。其無損特性允許檢查內部結構并檢測可能影響電池板效率和壽命的缺陷。通過揭示太陽能電池內部的裂紋、分層或不一致性，CL有助于改進制造工藝和實現(xiàn)更可靠的太陽能系統(tǒng)。

6、文化遺產物品檢查

CL的無損能力使其成為檢查扁平文化遺產物品的寶貴工具?？梢苑治隼L畫以揭示底層的草圖或圖層，提供關于藝術家技法和繪畫歷史的見解?？梢栽诓徽归_的情況下檢查紙莎草卷軸和古代文獻，在保持其脆弱狀態(tài)的同時揭示其內容?？梢詸z查木制雕像和其他文物是否存在內部損傷或構造方法。

7、新興應用領域

除了這些已建立的領域，CL還在不斷發(fā)現(xiàn)新的應用。其在生物醫(yī)學研究中成像組織和器官、研究多孔介質中的流體流動以及其他各種領域的潛力正在被積極探索。

X射線計算機斷層疊層成像的多功能性突顯了其作為一種強大技術在眾多學科中對扁平結構進行無損內部研究的重要性。其在克服傳統(tǒng)CT在這些場景中的局限性的能力，使其成為研究、開發(fā)和質量控制領域日益寶貴的工具。

五. 用于X射線計算機斷層疊層成像數據

重建的開源軟件工具

通過X射線計算機層析成像獲取的數據的處理和重建嚴重依賴于復雜的軟件工具。開源軟件的可用性在推動該領域發(fā)展方面發(fā)揮了關鍵作用，為研究人員和從業(yè)者提供了可訪問和可定制的平臺來滿足其成像需求。

可用于重建的部分軟件包括：

（1）CIL

（2）Astra Toolbox

（3）Nikon CT Pro 3D

（4）ZEISS XMReconstructor

（5）Dragonfly

（6）Matlab

（7）TIGRE

CCPi核心成像庫 (CIL)

CCPi核心成像庫（CIL）是一個多功能且主要基于Python的開源框架，專門為層析成像（包括X射線計算機斷層疊層成像）而設計。CIL提供了一套全面的工具，涵蓋層析成像的每個階段，從加載和預處理原始數據，到實施復雜的重建算法，再到可視化生成的三維體積。CIL的關鍵優(yōu)勢之一在于其模塊化優(yōu)化框架，允許用戶原型化和實施廣泛的重建方法，包括特別適合處理具有挑戰(zhàn)性的CL數據的方法。該庫支持標準解析方法，如濾波反投影（FBP）和Feldkamp Davis Kress（FDK），也支持更先進的迭代重建技術（這些技術通常對于從噪聲或數據不完整的CL數據集獲得高質量結果是必要的）。為便于使用，CIL提供了詳盡的文檔和一系列示例（包括Jupyter Notebook），涵蓋了從基本用法到高級重建策略的廣泛主題。

聚焦CL數據重建算法（FBP, FDK）

CCPi核心成像庫（CIL）和Tofu都提供了基本重建算法（如濾波反投影（FBP）和Feldkamp Davis Kress（FDK））的實現(xiàn)，這些算法可以調整并應用于X射線計算機層析成像數據的重建。FBP是一種廣泛使用的解析算法，特別適用于平行束斷層成像，并可適用于同步輻射疊層成像中常見的平行束幾何結構。對于實驗室系統(tǒng)中常見的錐束層析成像設置，通常采用FDK算法（一種為錐束幾何結構設計的FBP擴展算法）。雖然這些解析方法提供了計算效率，但CIL和Tofu也支持各種迭代重建算法。迭代方法對于CL數據特別有價值，因為它們能比解析方法更有效地處理噪聲、數據不完整和非標準采集幾何結構，通常能帶來圖像質量的改善。

六. 應對X射線計算機層析成像的局限性

七. 第四代同步輻射X射線源

對X射線計算機層分成像的影響

八. 在X射線計算機層析成像數據處理中

利用人工智能

人工智能（AI）領域，特別是通過深度學習的進步，正日益融入X射線計算機斷層析成像數據處理中，為提高圖像質量、分辨率和分析能力提供了強大的新方法。

1、AI增強的重建算法

人工智能算法，特別是深度學習模型，在提高CL重建質量方面展現(xiàn)出巨大潛力。通過在大型CL數據集上進行訓練，這些AI模型可以學習復雜的模式和關系，這些通常難以用傳統(tǒng)重建算法捕捉。這種學習使AI能夠有效降低噪聲、減輕CL中可能出現(xiàn)的各種偽影，甚至提高稀疏視圖或低劑量數據集重建的準確性，從而增強圖像質量。此外，AI可以處理更復雜的任務，例如填充投影域中缺失的數據點或校正CL掃描幾何結構固有的偽影。

2、通過AI實現(xiàn)超分辨率成像

AI在X射線計算機斷層析成像中的另一個激動人心的應用是超分辨率成像領域。深度學習模型可以被訓練為以較低分辨率的CL掃描作為輸入，并生成分辨率顯著更高的輸出圖像，揭示原本無法區(qū)分的更精細細節(jié)。這種能力對于成像扁平樣品特別有價值，因為通過傳統(tǒng)方法實現(xiàn)極高分辨率可能需要極長的掃描時間或專用設備。AI驅動的超分辨率技術提供了在不犧牲最終重建圖像細節(jié)水平的情況下實現(xiàn)更快掃描的潛力。例如，使用物理正則化的深度自監(jiān)督學習架構已被證明可以加速疊層衍射-層析成像（ptycho-laminographic）重建，并顯著減少所需的角度采樣數量。

3、使用AI自動分割內部結構

CL數據分析通常涉及分割內部結構以識別和量化不同組件或缺陷的繁瑣且耗時的任務。人工智能，特別是機器學習算法，被證明在自動化這一過程中非常有效。AI模型可以被訓練來識別重建的CL體積內的特定特征或組件，例如PCB中的不同層或生物樣品中的單個細胞。一旦訓練完成，這些模型可以自動分割這些結構，為研究人員提供有關其大小、形狀和分布的定量數據，顯著提高數據分析效率并減少手動標注的需要。

結論

敬請期待下一期《精通XCT月刊》！

歡迎評論、點贊和分享。

也歡迎為后續(xù)期刊建議主題，

我們很樂意根據讀者的需求定制通訊內容 :-)

Francesco Iacoviello 是倫敦大學學院 (UCL) 化學工程系 EIL X 射線設施的實驗經理。他于 2012 年在意大利錫耶納大學獲得礦物學和地球科學博士學位，之后前往巴西圣保羅大學，擔任該校海洋研究所的 X 射線衍射專家和實驗室經理。Francesco 于 2015 年加入 EIL，他的研究領域廣泛，涵蓋從電化學裝置到頁巖氣巖石、碳捕獲和儲能系統(tǒng)以及微隕石等地質材料的多尺度 X 射線計算機斷層掃描表征。

眾星聯(lián)恒在Francesco Iacoviello博士的授權下將其XCT Mastery Monthly系列翻譯為中文并傳播，旨在讓更多的人了解X射線CT相關的使用技巧、潛在竅門及經驗見解，及打造一個專業(yè)的交流社區(qū)。

科學研究與產業(yè)的交流互動，是推動產業(yè)發(fā)展的重要動力。眾星聯(lián)恒作為EUV-X射線核心部件及解決方案供應商，我們秉承著“技術無界·產業(yè)共生”為核心理念，一直致力于打造開放包容的交流平臺，不僅希望將優(yōu)秀成果引入中國，也致力于把中國的科研成果推向世界。