X射线双谱计算机断层扫描（X-ray Dual Spectral Computed Tomography, DSCT，亦称双能量CT, Dual Energy CT, DECT）是一项先进的医疗成像技术，它通过采集两种不同X射线光谱下的数据，从而获取比传统单能量CT更加丰富的关于被检查物体的信息。DSCT不仅可以提高诊断的准确性和病变检出率，还能够帮助医生更好地理解组织的性质和组成。
DSCT扫描能够将所测量对象在两种不同X射线光谱下进行扫描，通过获取的原始数据可以进行物体材料分解。目前，直接校准方法是快速实现DSCT材料分解的方法，并且可以分为两类：基于图像的方法和基于原始数据的方法。基于图像的方法是一种近似方法，其分解结果的材料选择图像中会残留射束硬化伪影。而基于原始数据的方法通常可以获得比基于图像的方法更好的图像质量，但这种方法要求几何上一致的原始数据。不过，当今临床使用的双能量CT扫描仪通常会为不同的能量谱线测量不同的射线，并获得几何上不一致的原始数据集，因而无法满足该要求。本文提出了一种实用的材料分解方法，用于在测量数据不一致的情况下进行基于原始数据的材料分解。
本篇研究论文所提出的这种方法首先从测量的不一致原始数据集中获得所需的一致原始数据集，然后使用基于原始数据的技术进行材料分解并重建选择性材料图像。该方法通过使用模拟的FORBILD胸腔模型原始数据和牙科CT原始数据进行评估，模拟结果显示，在不一致的DSCT测量情况下，该方法可以产生高定量性的DSCT图像。
在DSCT图像重建的过程中，材料分解技术是关键技术之一。它可以将混合图像分解为单独成分图像，例如，从骨骼、软组织等不同的材料中提取出相应的信息。传统的材料分解通常依赖于能量特异性重建算法，并且需要精确地校准系统，以确保在不同的能量水平下，材料分解的质量和准确性。
在医学影像领域，DSCT技术的出现为临床诊断带来了革命性的进步。由于不同的组织和材料对X射线的吸收特性不同，DSCT能够利用这一原理来区分和识别不同组织。例如，在心脏和血管疾病的诊断中，DSCT可以提供比传统CT更加清晰的图像质量，从而使得医生能够更准确地检测到病变的位置和程度。
然而，DSCT技术也存在一定的挑战，例如如何处理和校准在不同能量下获取的数据不一致的问题。传统的校准技术在处理此类数据时往往需要额外的几何校正，而这项工作是复杂且耗时的。本文提出的实用材料分解方法是一种创新性的解决方案，它能够对几何不一致的数据进行处理，并且保持了较高的图像质量。
从技术上讲，DSCT技术的实现需要依赖高精度的探测器、多能量X射线源和复杂的图像重建算法。DSCT扫描仪通常会配备两套X射线发射系统，能够在不同的能量水平下对同一区域进行重复扫描，或者是通过滤波器来改变X射线束的能量分布。通过这些方法获得的多能量数据，再结合先进的重建算法，可以为临床提供更加丰富的诊断信息。
当前，DSCT技术已经应用于包括肺部疾病、心血管疾病、骨骼系统疾病以及肿瘤学等多个临床领域，并且在很多情况下，DSCT提供的信息能够替代或减少侵入性操作的需求。随着该技术的不断完善和普及，未来DSCT有望在医学影像领域扮演更加重要的角色，提高诊断准确率，减少医疗成本，并优化患者的治疗体验。
