본 논문은 단일 에너지 CT(SE-CT) 시스템을 이용한 다중 물질 분해(MMD)의 새로운 프레임워크인 JSover를 제안합니다. 기존의 SEMMD 방법들은 먼저 단색 CT 이미지를 재구성한 후 분해를 수행하는 두 단계 파이프라인을 따르지만, 이는 에너지 의존 감쇠를 무시하여 비선형 빔 경화 아티팩트 및 노이즈를 유발합니다. JSover는 SE-CT 투영으로부터 다중 물질 구성과 에너지 스펙트럼을 공동으로 재구성하는 단일 단계 프레임워크로, 물리적으로 정보화된 스펙트럼 사전 정보를 명시적으로 통합하여 SE-CT 획득으로부터 가상의 스펙트럼 CT 시스템을 정확하게 시뮬레이션합니다. 또한, 연속적인 이미지 패턴에 대한 유도적 편향을 가진 암묵적 신경 표현(INR)을 사용하여 기저 물질 맵을 나타내어 추정 품질을 향상시킵니다. 시뮬레이션 및 실제 CT 데이터셋에 대한 광범위한 실험을 통해 JSover가 기존의 최첨단 SEMMD 방법보다 정확도와 계산 효율성 면에서 우수함을 보여줍니다.
