导师序言 计算机断层成像（computed tomography, CT）是一种重要的、应用广泛的无损检测成像技术。传统X 射线CT 成像扫描方式以圆和螺旋标准轨迹为主，比较适用于常规的人体检查及普通工业应用，经过多年蓬勃发展，其相关基础成像理论和常规重建方法相对比较成熟。在个性化、专科化精准医学诊疗与工业安检中特殊应用需求的巨大推动作用下，学术界和工业界对非标准轨迹CT 扫描成像一直怀有极大热情，持续开展相关理论研究与应用探索，也取得了丰硕成果。直线段非标准轨迹CT 便是极具代表性的成功典范。由于旋转极其困难，如何实现超大物体的精准快速CT 成像一直是一个尚未很好解决的科学难题。 本书作者所在的清华大学课题组，在非标准轨迹CT 扫描成像的多年研究基础上，结合日趋成熟的X 射线源技术，提出了基于直线分布式光源的新型静态CT。该新型静态CT 通过多光源高速交替出束实现CT投影数据的采集，避免了CT 机架的旋转，在提高CT 扫描成像速度、简化系统设计等方面有着很大的优势，有望成为CT 研究领域的重大突破。 基于直线分布式光源的新型静态CT 系统采用非标准扫描轨迹成像，投影数据的采样具有特殊性，需研究独特的重建方法，亟须突破现有成像理论实现成像算法的创新。本书针对直线分布式光源静态CT 的成像理论、重建算法和成像优化策略等关键问题展开了深入研究，具有重要的科学意义和应用价值。本书建立了基于直线分布式光源静态CT 的成像理论框架，提出了包括直接滤波反投影重建方法和直接傅里叶重建方法在内的图像重建方案，创新性地将Linogram 解析重建理论与人工神经网络有机结合，构建了一个端到端、数据驱动式、参数可学习的先验知识引导Linogram 重建神经网络，并研究了成像优化策略来增加重建方法的灵活性，拓展了其适用范围。 本书的研究成果为直线分布式光源静态CT 的研究和应用提供了理论基础与方法指导，为其进一步发展提供了技术支撑。 陈志强 清华大学工程物理系 2022 年4 月18 日

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