7、X射线成像技术中的关键原理与伪影成因解析

X射线成像技术中的关键原理与伪影成因解析

1. 基础方程与重建关键量

在X射线成像技术里,有一个基础方程对于理解相关物理过程至关重要:
[I(U) = I(0) \cdot e^{-\int_{0}^{U} \mu(x,y)du}]
这里,(I(0))是初始X射线强度,(I(U))是X射线穿过距离(U)后的强度,(\mu(x, y))是定义样本中衰减系数空间分布的函数。当对人体进行X射线扫描时,了解衰减系数(\mu(x, y))的空间分布,大多时候能让我们清晰看到体内各器官的布局,从而诊断可能受伤的位置。

对上述方程两边取对数,能得到一个对图像重建算法有根本意义的量:
[p = \ln\left(\frac{I(0)}{I(U)}\right) = \int_{0}^{U} \mu(x, y)du]
在由X射线管、人体和摄影胶片组成的投影系统中,(p)可理解为射向人体某点的X射线强度与穿过人体后的辐射强度之比。实际上,辐射穿过不同组织时衰减越多,摄影胶片相应位置的暗化程度就越低,即在X射线胶片上呈现负像。

2. 投影获取与参数确定

为了获取物体内部图像,需对X射线流进行准直,形成合适形状的光束以获得投影。这里的“投影”指X射线穿过人体后落在屏幕上形成的图像。若将辐射准直成非常窄的平行光束,只需用薄条状的屏幕即可。

要获得物体在投影平面的横截面图像,需确定(p)的参数。第一个参数是变量(s),它描述垂直于入射X射线方向的轴,(s = 0)定义了投影的主轴;第二个参数是投影在任意时刻的角度(\alpha),它是相对于主投影轴测量的。扫描仪旋转的点位于主投影轴上,且出于实际考虑,该点位于测试物体内部。

内容概要:本文介绍了一个基于Matlab的综合能源系统优化调度仿真资源,重点实现了含光热电站、有机朗肯循环(ORC)和电含光热电站、有机有机朗肯循环、P2G的综合能源优化调度(Matlab代码实现)转气(P2G)技术的冷、热、电多能互补系统的优化调度模型。该模型充分考虑多种能源形式的协同转换利用,通过Matlab代码构建系统架构、设定约束条件并求解优化目标,旨在提升综合能源系统的运行效率经济性,同时兼顾灵活性供需不确定性下的储能优化配置问题。文中还提到了相关仿真技术支持,如YALMIP工具包的应用,适用于复杂能源系统的建模求解。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和能源系统背景知识的科研人员、研究生及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、可再生能源利用、电力系统优化等方向的研究者。; 使用场景及目标:①研究含光热、ORC和P2G的多能系统协调调度机制;②开展考虑不确定性的储能优化配置经济调度仿真;③学习Matlab在能源系统优化中的建模求解方法,复现高水平论文(如EI期刊)中的算法案例。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码和案例文件,按照目录顺序逐步学习,重点关注模型构建逻辑、约束设置求解器调用方式,并通过修改参数进行仿真实验,加深对综合能源系统优化调度的理解。
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