X射线是一种波长短、能量大的电磁波，它被发现至今已有120余年，与其相关的新理论、新方法层出不穷。X射线现已成为医疗诊断和工业检测最常规的手段之一。本书是在作者多年从事该领域研究的基础上编撰而成，分上、下两篇。上篇是X射线影像学，介绍了透射成像和层析成像的基本理论，以及作者在相关应用研究中解决关键问题的创新技术和方法；下篇为X射线光谱学，介绍了目前主流的光谱分析方法，并结合作者近期的研究着重阐述了X射线吸收光谱的理论方法、关键技术和应用实例。

方正，男，华中科技大学生物医学工程专业工学博士，师从骆清铭。现为厦门大学仪器与电气系教授，博士生导师。国家自然科学基金通讯评委，福建省科学技术厅项目评审专家，厦门市“双百计划”领军型创业人才，厦门市仪器仪表学会常务理事。科研主攻方向为X射线检测。2010和2020年分别以访问学者身份赴美国罗德岛大学和仁斯利尔理工大学访学。已经主导完成了4台不同用途的CT影像系统的研发；参与过国家高技术研究发展计划、国家自然科学基金重点、国防基础科研等大型项目；主持过中国博士后科学基金、航天支撑技术基金、国家自然科学基金面上等国家级科研课题；现已发表科技论文60余篇，申请发明专利20余项，授权软件著作权10余项。

第1章 概论
1.1 X射线的产生
1.2 放射物理学基础
1.3 X射线检测的应用
1.3.1 生物医学领域
1.3.2 无损检测领域
上篇 X射线影像学
第2章 放射成像
2.1 模拟X射线成像
2.1.1 胶片成像
2.1.2 胶片一增感屏
2.1.3 影像增强器
2.2 数字X射线成像
2.2.1 计算机X射线成像
2.2.2 数字化摄影
2.2.3 CR和DR比较
第3章 计算机断层扫描成像
3.1 计算机断层扫描成像的基本理论
3.1.1 计算机断层成像技术概述
3.1.2 投影及反投影
3.2 F行束图像重建
3.2.1 傅里叶中心切片定理
3.2.2 平行束重建算法
3.3 扇形束图像重建
3.3.1 扇形束成像的几何描述
3.3.2 数据重排算法
3.3.3 扇形束重建算法
3.4 锥束图像重建算法
3.4.1 FDK重建算法
3.4.2 Grangeat，重建算法
第4章 X射线影像学评价指标
4.1 CT图像质量控制
4.1.1 CT图像质量参数
4.1.2 CT图像伪影
4.2 伪影及其产生的原理
4.2.1 伪影的定义
4.2.2 与系统设计相关的伪影
4.2.3 与射线管相关的伪影
4.2.4 与射线探测器相关的伪影
4.2.5 受检体引起的伪影
4.3 成像质量的评估
4.3.1 数字X射线成像线性系统
4.3.2 图像形成的数学描述
4.3.3 系统性能参数测试与分析
第5章 X射线影像的改善方法
5.1 提高平板探测器CT性能的方法
5.1.1 光源相对探测器平面空间坐标的测量方法
5.1.2 旋转中心的测量
5.1.3 射线硬化效应修正
5.1.4 CT逆投影轮廓剥离算法
5.2 系统性能指标分析
5.2.1 探测器空间分辨率测量
5.2.2 机械重复定位精度的测量
5.2.3 系统空间分辨率的测量
5.2.4 系统密度分辨率的测量
下篇 X射线光谱学
第6章 X射线光谱分析法
6.1 X射线荧光光谱分析技术
6.1.1 X射线散射、衍射和吸收
6.1.2 X射线荧光光谱法
6.1.3 X射线荧光光谱仪
6.1.4 X射线荧光光谱定性分析
6.1.5 X射线荧光光谱定量分析
6.2 X射线衍射技术
6.2.1 X射线衍射原理
6.2.2 X射线衍射物相定性分析
6.2.3 X射线衍射物相定量分析
6.3 X射线吸收光谱分析技术
6.3.1 多色X射线吸收光谱法
6.3.2 单色X射线吸收光谱法
6.4 质子激发X射线荧光光谱分析
6.4.1 质子激发X射线荧光光谱分析装置
6.4.2 质子静电加速器
6.4.3 质子X射线荧光分析真空分析靶室
6.4.4 质子X射线荧光分析非真空分析装置
第7章 光子计数型X射线吸收光谱检测系统
7.1 X射线吸收光谱物质识别理论
7.1.1 X射线光谱物理学基础
7.1.2 X射线与物质的相互作用
7.1.3 X射线的衰减规律
7.1.4 X射线吸收光谱分析理论
7.2 X射线吸收光谱系统构建
7.2.1 系统总体方案设计
7.2.2 系统硬件集成与实现
7.2.3 上位机软件设计与实现
7.3 X射线吸收光谱系统指标与性能测试
7.3.1 系统能量标定
7.3.2 能量标定的线性及准确性评估
7.3.3 系统的测量不确定度
7.3.4 不同物质的吸收光谱测试
第8章 X射线吸收光谱法的应用
8.1 光谱自动识别数学模型
8.1.1 光谱的特征提取
8.1.2 特征的自动识别
8.1.3 识别结果的评估
8.2 X射线吸收光谱物质识别实验设计
8.2.1 实验样本
8.2.2 数据采集
8.2.3 数据预处理
8.3 塑料样本的数据分析
8.3.1 塑料识别的背景知识
8.3.2 实验结果与分析
8.4 生物组织样本的数据分析
8.4.1 猪的组织识别概述
8.4.2 实验结果与分析
第9章 能谱CT技术
9.1 双能CT
9.1.1 双能CT原理
9.1.2 双能CT成像技术
9.1.3 双能分解模型
9.1.4 基物质分解模型
9.2 光谱CT
9.2.1 光子计数探测器
9.2.2 K边减影成像
9.3 双能减影与能谱成像的区别
9.4 能谱成像分析
9.4.1 物质分离
9.4.2 能谱曲线
9.4.3 有效原子序数
9.5 光谱CT物质辨识
9.5.1 图像重建
9.5.2 物质辨识算法
附录 常用术语
参考文献