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Tescan CT演示 - 纳米级研究设施
我们的下一个棕色包将于3月7日（星期四）上午10点在NRF 115和Zoom举行。请注意我们典型的棕色袋子会议的调整时间。Tescan代表将提供一个演示，此调整后的时间允许与工具运营商进行实时会话。代表将向我们传授有关他们将EDS功能纳入CT扫描的新的CT工具的信息。请考虑亲自加入我们，向这些来宾演讲者表示感谢。目前我不能保证任何事情，但是可能会有一个人的零食。
使用卷积神经网络检测脑肿瘤...
大脑是人体最复杂的器官之一，拥有大量细胞。当细胞分裂不受控制并形成不规则肿块时，脑肿瘤就会增加。这组细胞会影响大脑的正常功能和活动模式，并损害健康的脑细胞 [1]。X 射线图像通常用于评估和识别人体的肿瘤生长。使用医学检查成像技术（如磁共振成像 (MRI) 和计算机断层扫描 (CT) [2]）也可以检测出脑肿瘤。数字图像处理是分析 MRI 扫描的关键任务。肿瘤发生在颅骨内。肿瘤会导致极高的脑压，并扩散到整个脑区。其中一些肿瘤可能是恶性的，并导致癌症，癌症是主要的死亡原因，占全球所有死亡人数的 13% 左右。如今，放射科医生通过目视检查来识别脑肿瘤。肿瘤分类过程可能非常耗时，其准确性取决于放射科医生的技能和经验。随着接受 MRI 扫描的患者数量的增加，每天需要分析的数据量非常大，这使得基于视觉解释的读取既昂贵又缓慢。将脑肿瘤分类为各种病理类型比二元分类更具挑战性。相关挑战归因于多种因素，例如同一肿瘤类型在形状、大小和强度方面存在很大差异 [3]，而不同病理类型的表现相似 [4]。脑肿瘤的假阴性诊断可能导致患者生存机会降低。假阳性
使用网格投影仪
X射线成像是一种众所周知的技术，用于对物体的非破坏性成像和表征。基于X射线放射图，可以获得对象的形状，密度和原子数的信息。这些功能使X射线成像高度适用于非破坏性分析和测试。A key technique in non-destructive radiography-based analysis is material de- composition, whose aim is to determine the materials composition of an object.在医学成像中，可以应用材料分解以区分良性和恶性肿瘤[2]。在货物检查中，可以将材料分解构成以识别农产品中的走私商品或杂质[3]。Two main techniques for material decomposition have been described in the literature: Dual Energy Material Decomposition (DEMD) and Single Energy Material Decomposition (SEMD).DEMD利用材料衰减系数的能量依赖性。The linear attenuation coefficient as a function of the energy can be modeled as a linear combination of basis functions, such as those describing the energy dependency of the photoelectric interaction and total cross-section of the Compton scattering.另一种方法是选择依赖能量的基本材料（例如骨和水）作为基础函数[4]。[5]。此技术使衰减中的差异在常规重建中是看不见的。另一种方法是获取物体的高和低能量X光片，从而产生具有独特投影值的X光片[6]。然后，使用查找表将投影值链接到路径长度。基于此信息，可以获得材料厚度。减少暴露需要改编硬件，例如双源单元或光子计数检测器[4]。此外，由于DEMD需要进行两次扫描，因此对物体的辐射暴露可能是一个问题，尤其是在医学成像中[4]。此外，查找表的创建可能很耗时[6]或不准确[7]。单能投影（SEMD）另一方面，通过使用远程长度的知识来估算仅一次扫描的材料组成。这些路径长度可以从CT重建[6]或从3D激光扫描仪获得的对象的表面图像估算[8]。最近，显示路径长度也可以通过将对象的表面网格注册到其扫描的投影中直接从几个X射线投影中恢复[9]。此方法不需要除X射线扫描仪或完整CT扫描以外的其他硬件，它提供了将其集成到材料分解过程中的潜力。我们提出的方法估计了用X射线光扫描的物体的均匀混合物的化学质量分数。CAD-ASTRA工具箱用于计算路径长度和模拟多色X射线射线照相。