Быстрый Х

Том 12 научных докладов, номер статьи: 19097 (2022) Цитировать эту статью

1451 Доступов

1 Альтметрика

Подробности о метриках

Рентгеновская компьютерная томография (КТ) — это коммерчески признанный метод визуализации крупных объектов, таких как пассажирский багаж. КТ может определить плотность и эффективный атомный номер, которых не всегда достаточно для выявления таких угроз, как взрывчатые вещества и наркотики, поскольку они могут иметь состав, аналогичный безвредным пластикам, стеклу или легким металлам. В этих случаях рентгеновская дифракция (XRD) может лучше подойти для различения угроз. К сожалению, поток дифрагированных фотонов обычно намного слабее прошедшего. Таким образом, измерение качественных данных XRD происходит медленнее по сравнению с CT, что представляет собой экономическую проблему для потенциальных клиентов, таких как аэропорты. В этой статье мы численно анализируем новую недорогую конструкцию сканера, которая одновременно захватывает сигналы КТ и XRD и использует минимально возможную коллимацию для максимизации потока. Чтобы смоделировать реалистичный инструмент, мы предлагаем передовую модель, которая включает ограничивающие разрешение эффекты полихроматического спектра, детектора и всех геометрических факторов конечного размера. Затем мы покажем, как восстановить рентгенограммы большого фантома с несколькими дифрагирующими объектами. Мы учитываем разумное количество шума при подсчете фотонов (статистика Пуассона), а также погрешность измерения (некогерентное рассеяние). Наша реконструкция XRD добавляет информацию о конкретном материале, хотя и в низком разрешении, к уже существующему КТ-изображению, тем самым улучшая обнаружение угроз. Наша теоретическая модель реализована в программном обеспечении с ускорением на графическом процессоре (GPU), которое можно использовать для дальнейшей оптимизации конструкции сканеров для приложений в области безопасности, здравоохранения и контроля качества производства.

Рентгеновская компьютерная томография (КТ) основана на измерении пропускания рентгеновских лучей в большой области интереса (ROI), например, в чемодане при досмотре в аэропорту. После выполнения этого измерения под разными углами можно математически восстановить трехмерную плотность объекта. С помощью мультиэнергетической компьютерной томографии мы также можем определить средний состав (эффективный атомный номер) в 3D. К сожалению, для приложений безопасности плотность и атомный номер опасных материалов (наркотиков, взрывчатых веществ) могут быть очень похожи на плотность и атомный номер безвредных металлов, керамики и пластика. Гораздо более конкретные характеристики материала можно измерить с помощью дифракции рентгеновских лучей (XRD). Он очень чувствителен к пространственному расположению атомов, которое сильно различается в тысячах различных материалов. Рентгеновский анализ особенно хорошо подходит для идентификации кристаллов, поскольку их периодическая структура дает очень острые дифракционные пики. Это выгодно для досмотра, поскольку многие угрозы на самом деле представляют собой кристаллы, кристаллические порошки или полукристаллические соединения (кристаллический метамфетамин, кокаин и обычные взрывчатые вещества, такие как тротил и гексоген).

Возможность идентификации материала зависит от разрешения восстановленной дифракционной картины. Разрешение можно увеличить за счет плотной коллимации как в пространственном отношении, так и с точки зрения энергетического спектра рентгеновских лучей. Обратной стороной коллимации является потеря потока фотонов1, для компенсации которой требуется длительное время измерения. Поэтому разумный компромисс между разрешением и потоком является ключевым моментом для экономически жизнеспособного сканера. Также учитывается пространственное разрешение, но оно менее важно для приложений безопасности, целью которых является обнаружение самых вопиющих угроз, таких как чемодан, нагруженный фунтами взрывчатки или наркотиков. Небольшое количество угроз или множество различных крошечных угроз в одном чемодане выходит за рамки данного исследования. Поэтому мы фокусируем наше внимание на разрешении дифракционной картины, а не на пространственном разрешении, если явно не указано иное.

Пример хорошего разрешения, полученного в реальных условиях безопасности аэропорта, описан в ссылке 2. Их рабочий процесс состоит из двух машин: сначала КТ (компьютерная томография) для выявления объектов потенциальной угрозы, а затем второй проход через рентгеновский дифрактометр для получения более конкретной сигнатуры материала. Чтобы измерить рентгеновскую картину объекта с высоким разрешением, авторы ограничили апертуру рентгеновского луча формой тонкого карандаша, а также добавили коллиматоры перед детектором, чтобы он воспринимал только узкий диапазон углов рассеяния. С помощью рентгеновской трубки мощностью 1,6 кВт авторы за 53 дня просканировали 4182 предмета пассажирского багажа, или 3–4 предмета в час. Похожая двухступенчатая система XRD 3500 была коммерчески развернута в нескольких аэропортах3. Также компания Halo Technologies запатентовала еще одну конструкцию с использованием конусно-лучевого источника4. Несмотря на эти первые истории успеха, для широкого внедрения рентгеновской томографии в коммерческой авиации необходимы дальнейшие улучшения в скорости, стоимости и точности.