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一種堆積事件偵測(cè)與重建的方法及系統(tǒng)的制作方法

文檔序號(hào):6169118閱讀:263來源:國知局
一種堆積事件偵測(cè)與重建的方法及系統(tǒng)的制作方法
【專利摘要】一種堆積事件偵測(cè)與重建的方法,其包括:獲取低計(jì)數(shù)下的非堆積符合單事件的閃爍脈沖數(shù)據(jù)庫,對(duì)各路非堆積符合單事件的閃爍脈沖數(shù)據(jù)庫求平均脈沖,閃爍脈沖的形狀信息由平均脈沖給定;采用MLEM算法進(jìn)行退卷積,閃爍脈沖的到達(dá)時(shí)間定義為退卷積序列的峰值時(shí)間;采用MAP準(zhǔn)則分割堆積中的單事件,并通過加和,提取事件的能量值;將上述獲得的形狀、時(shí)間、能量信息,存儲(chǔ)為列表數(shù)據(jù),完成堆積事件的重建。本發(fā)明在系統(tǒng)運(yùn)行時(shí),可有效地檢測(cè)、分割、復(fù)原出堆積中的各個(gè)單事件,有效增加了系統(tǒng)計(jì)數(shù)率,提高了高計(jì)數(shù)率下的能量分辨率,特別適合于離線環(huán)境下的各種堆積事件處理。
【專利說明】一種堆積事件偵測(cè)與重建的方法及系統(tǒng)

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及數(shù)字信號(hào)處理、光電信號(hào)處理和核偵測(cè)領(lǐng)域,尤其涉及一種堆積事件 偵測(cè)與重建的方法及系統(tǒng)。

【背景技術(shù)】
[0002] 在正電子壽命譜儀、穆斯堡爾譜儀等核分析領(lǐng)域,能譜儀、輻射計(jì)數(shù)器等核偵測(cè) 領(lǐng)域,以及計(jì)算機(jī)斷層成像(ComputedTomography,以下簡(jiǎn)稱CT)、正電子發(fā)射斷層成像 (PositronEmissionTomography,以下簡(jiǎn)稱PET)、單光子發(fā)射斷層成像(SinglePhotoEmissi onComputedTomography,以下簡(jiǎn)稱SPECT)等醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域,偵測(cè)器部分的工作機(jī)理主要分 為兩種:一種是通過閃爍體將高能光子轉(zhuǎn)化為能量較低的可見光子或紫外光光子,再將可 見光光子通過光電器件轉(zhuǎn)化為電信號(hào);另一種是將高能光子通過碲鋅鎘(以下簡(jiǎn)稱CZT)等 半導(dǎo)體材料直接轉(zhuǎn)化為電信號(hào)。以上兩種工作機(jī)理下的偵測(cè)器輸出均為電信號(hào)。
[0003] 當(dāng)多個(gè)高能光子或粒子在較短時(shí)間內(nèi)擊中偵測(cè)器,偵測(cè)器輸出的電脈沖信號(hào)將發(fā) 生堆積,如圖3所示。
[0004] 首先,當(dāng)兩次事件的間隔較小時(shí),堆積會(huì)使前一次事件的電荷計(jì)入當(dāng)前事件的電 脈沖中,造成能量測(cè)量的誤差,從而造成能量譜的扭曲和能量分辨率的惡化。隨著單位時(shí)間 擊中偵測(cè)器的光子數(shù)的增加,或電脈沖下降沿時(shí)間常數(shù)的增加,這種惡化會(huì)變得越來越嚴(yán) 重。
[0005] 其次,堆積會(huì)使前一個(gè)脈沖的尾部疊加在當(dāng)前事件脈沖的開始部分,基線的抬高 將使時(shí)間標(biāo)記變得不準(zhǔn)確。一方面,基于前沿K別器(LeadingEdge Discriminator,以下簡(jiǎn) 稱LED)和多電壓閾值(MultipleVoltageThreshold,以下簡(jiǎn)稱MVT)方法的有效閾值點(diǎn)將比 設(shè)置閾值低。另一方面,基于恒定系數(shù)鑒別器(constantfractiondiscriminator,以下簡(jiǎn)稱 CFD)方法的差分量將包含下降沿的斜率成分,使得實(shí)際過零點(diǎn)發(fā)生偏移。
[0006] 再次,在部分采用位置敏感型光電偵測(cè)器(PositionSensitive Photo-multiplierTube,以下簡(jiǎn)稱PSPMT)的光子偵測(cè)設(shè)備中,脈沖信號(hào)的位置是通過計(jì)算 多個(gè)角脈沖的能量值的相對(duì)關(guān)系得到的。因此,堆積帶來的能量不確定因素將帶來位置信 息的不確定。
[0007] 為了減少堆積對(duì)時(shí)間信息、能量信息、位置信息的影響,通常的做法是通過電脈沖 的積分值或電脈沖的形狀,甄別出堆積事件,然后剔除該事件。這樣的做法將減少偵測(cè)器捕 獲的有效光子或粒子數(shù)。對(duì)于PET、SPECT、光子計(jì)數(shù)CT來說,計(jì)數(shù)率的減少將使圖像的信 噪比下降。
[0008] 此外,一些工作也集中于恢復(fù)堆積事件的能量信息,未有對(duì)遷移的時(shí)間標(biāo)記點(diǎn)進(jìn) 行重建。例如有人通過計(jì)算截?cái)嗟碾娒}沖片段的積分值求能量值。截?cái)嗟碾娒}沖能量信息 的計(jì)算決定于積分時(shí)間長度,這個(gè)長度的起止點(diǎn)準(zhǔn)確性決定于時(shí)間標(biāo)記的準(zhǔn)確性。未對(duì)時(shí) 間標(biāo)記點(diǎn)進(jìn)行重建,影響了計(jì)算的能量值的準(zhǔn)確性。此外,以上用于堆積恢復(fù)的技術(shù)均屬于 模擬技術(shù),對(duì)模擬電脈沖進(jìn)行處理,并非對(duì)數(shù)字脈沖進(jìn)行處理。能量計(jì)算的方法限定在下降 沿為指數(shù)形狀的脈沖當(dāng)中。
[0009] 還有一些數(shù)字化方法采用差分+波形擬合的方法對(duì)堆積脈沖進(jìn)行處理。擬合的方 法對(duì)于實(shí)際數(shù)字電路系統(tǒng)來說,開銷較大。堆積通常發(fā)生在計(jì)數(shù)率較高的情形下,故待處理 的脈沖個(gè)數(shù)較多。若脈沖個(gè)數(shù)較少時(shí),堆積發(fā)生的概率較小。且上述方法的差分操作對(duì)光 電倍增管中的尖峰噪聲十分敏感,造成事件到達(dá)的誤觸發(fā)。特別是電脈沖上升沿斜率較小 時(shí),對(duì)上升沿的捕獲將十分不準(zhǔn)確。并且,該方法受限于固定的脈沖模型。
[0010] 因此,針對(duì)上述技術(shù)問題,有必要提供一種改良結(jié)構(gòu)的堆積事件偵測(cè)與重建的方 法及系統(tǒng),以克服上述缺陷。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0011] 有鑒于此,本發(fā)明的目的在于提供一種堆積事件偵測(cè)與重建的方法及系統(tǒng),該方 法及系統(tǒng)能有效地實(shí)現(xiàn)堆積事件的偵測(cè),實(shí)現(xiàn)堆積事件中各個(gè)單事件的分割,并對(duì)其能量 信息進(jìn)行復(fù)原,增加系統(tǒng)的有效計(jì)數(shù)率。
[0012] 為實(shí)現(xiàn)上述目的,本發(fā)明提供如下技術(shù)方案:
[0013] 一種堆積事件偵測(cè)與重建的方法,其具體包括步驟:
[0014] S1 :獲取低計(jì)數(shù)下的非堆積符合單事件的閃爍脈沖數(shù)據(jù)庫,對(duì)各路非堆積符合單 事件的閃爍脈沖數(shù)據(jù)庫求平均脈沖,閃爍脈沖的形狀信息由平均脈沖給定;
[0015] S2 :由步驟S1給出單位脈沖響應(yīng),采用MLEM算法進(jìn)行退卷積,閃爍脈沖的到達(dá)時(shí) 間定義為退卷積序列的峰值時(shí)間;
[0016] S3 :處理步驟S2輸出的時(shí)間序列,采用MAP準(zhǔn)則分割堆積中的單事件,并通過加 和,提取事件的能量值;
[0017] S4 :將步驟S1、S2、S3給出的形狀信息、時(shí)間信息、能量信息存儲(chǔ)為列表數(shù)據(jù),完成 堆積事件的重建。。
[0018] 優(yōu)選的,在上述堆積事件偵測(cè)與重建的方法中,所述步驟S1具體包括:
[0019] (1. 1)通過降低安置射源的輻射劑量或調(diào)整偵測(cè)器的立體角,降低每個(gè)偵測(cè)器捕 獲的高能光子數(shù),每個(gè)偵測(cè)器接收到的事件是一個(gè)泊松流,其平均計(jì)數(shù)率為
[0020]

【權(quán)利要求】
1. 一種堆積事件偵測(cè)與重建的方法,其特征在于:具體包括步驟: 51 :獲取低計(jì)數(shù)下的非堆積符合單事件的閃爍脈沖數(shù)據(jù)庫,對(duì)各路非堆積符合單事件 的閃爍脈沖數(shù)據(jù)庫求平均脈沖,閃爍脈沖的形狀信息由平均脈沖給定; 52 :由步驟S1給出單位脈沖響應(yīng),采用MLEM算法進(jìn)行退卷積,閃爍脈沖的到達(dá)時(shí)間定 義為退卷積序列的峰值時(shí)間; 53 :處理步驟S2輸出的時(shí)間序列,采用MAP準(zhǔn)則分割堆積中的單事件,并通過加和,提 取事件的能量值; 54 :將步驟S1、S2、S3給出的形狀信息、時(shí)間信息、能量信息存儲(chǔ)為列表數(shù)據(jù),完成堆積 事件的重建。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的堆積事件偵測(cè)與重建的方法,其特征在于:所述步驟S1具體 包括: (1. 1)通過降低安置射源的輻射劑量或調(diào)整偵測(cè)器的立體角,降低每個(gè)偵測(cè)器捕獲的 高能光子數(shù),每個(gè)偵測(cè)器接收到的事件是一個(gè)泊松流,其平均計(jì)數(shù)率為
其中,mi和qi分別是弱源的劑量和弱源對(duì)偵測(cè)器的立體角,i是弱源的序數(shù),η是弱源 的個(gè)數(shù); (1. 2)按照恒定系數(shù)鑒別方法或前沿甄別方法對(duì)齊脈沖; (1. 3)對(duì)對(duì)齊后的脈沖取平均。
3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的堆積事件偵測(cè)與重建的方法,其特征在于:所述步驟S1還包 括:將一能量區(qū)間選擇的符合脈沖對(duì)認(rèn)定為單事件脈沖對(duì),將此數(shù)字化的電脈沖預(yù)先存儲(chǔ) 后,進(jìn)行離線分析,通過對(duì)齊脈沖對(duì),獲得平均脈沖信號(hào),將平均脈沖作為系統(tǒng)響應(yīng),將數(shù)字 脈沖加和,得到單事件數(shù)據(jù)的能譜。
4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的堆積事件偵測(cè)與重建的方法,其特征在于:所述步驟S2具體 包括: (2. 1)載入一個(gè)閃爍脈沖片段\,該閃爍脈沖片段的起點(diǎn)是向上過閾值%的時(shí)間點(diǎn),終 點(diǎn)是向下過閾值Vt的時(shí)間點(diǎn), 其中,',Vt均為用于設(shè)定觸發(fā)的具體電壓數(shù)值; (2. 2)迭代法反卷積,建立線性脈沖響應(yīng)模型: p=f*m+n (1) 其中,P是閃爍脈沖片段,f是激勵(lì),m是平均脈沖,η是噪聲,(1)式改寫成線性方程組: p=Hf+n,其中,Η是常對(duì)角矩陣,H=T{m},nHkq,k_1+1,…,h,kQ, ,…krt, kj,卷積核的長 度為1+r+l,其中1是卷積核函數(shù)在零時(shí)刻左邊的非零值長度,r是卷積核函數(shù)在零時(shí)刻右 邊的非零值長度,因而,矩陣Η的元素又表示為:
矩陣的尺寸由卷積核與載入的閃爍脈沖片段決定, MLEM迭代表示為:
其中,./f是第k次迭代后的脈沖輸入估計(jì)序列,/Γ1是第k-1次迭代后的脈沖輸入估 計(jì)序列,Pi是帶噪聲的響應(yīng)序列的第i個(gè)值。
5. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的堆積事件偵測(cè)與重建的方法,其特征在于:所述步驟S3具體 包括: (3. 1)經(jīng)過MLEM退卷積后的時(shí)間序列,用均值濾波器處理; (3. 2)過閾值Vu處理,Vu為用于設(shè)定觸發(fā)的具體電壓數(shù)值,把每個(gè)過閾值Vu的時(shí)間點(diǎn), 當(dāng)作Si序列中每個(gè)單事件的起點(diǎn),分隔開的事件持續(xù)的時(shí)間序列為S21,S22, S23,. . .,S2m,m為 大于1的自然數(shù),各自計(jì)算能量和脈沖的持續(xù)時(shí)間,由
決定S2i可能的單事件數(shù),其中^是載入時(shí)間序列S2i的積分值,屯是載入時(shí)間序列S2i 的長度,1 < i < m,是S1給出的事件對(duì)能量的概率密度函數(shù),而#1"^是S1給出的 事件對(duì)脈沖長度的概率密度函數(shù); (3. 3)若存在S2i的r^ima2大于1,1彡i彡m,則進(jìn)入MAP分割步驟,nf決定了該脈 沖最可能的事件數(shù),采用次MAP分割,每次分割對(duì)應(yīng)定義一個(gè)最優(yōu)邊界點(diǎn)if _氣 由下式?jīng)Q定 f§,timal = argmax //,1Γ〇--οη (d/ )p^ration ^pintegral ^ ^integral ^ ; (4); 其中,和L分別是S2i左邊和右邊的積分值,4和4分別是左邊和右邊的脈沖長度。 pd咖《如和pint啦al分別是在每次迭代下的對(duì)脈沖長度和積分值的概率密度函數(shù)。
6. 根據(jù)權(quán)利要求5所述的堆積事件偵測(cè)與重建的方法,其特征在于:所述步驟S4具 體包括:由(4)式定義的每個(gè)事件邊界內(nèi)的積分值,作為該事件的能量值,并把積分值作為 激勵(lì)的高度置于每個(gè)事件的左邊界,把每個(gè)事件的激勵(lì)進(jìn)行正投影可以得到光滑的脈沖序 列,在不需要獲取重建脈沖信息的情況下,將前面獲取的時(shí)間和能量存儲(chǔ)為列表數(shù)據(jù),即可 完成偵測(cè)和重建。
7. -種堆積事件偵測(cè)與重建的系統(tǒng),其特征在于:包括: 預(yù)采集數(shù)據(jù)訓(xùn)練模塊,用于對(duì)預(yù)先采集好的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,獲得平均脈沖、能譜和脈沖 持續(xù)時(shí)間譜; 迭代法退卷積模塊,用于對(duì)輸入的時(shí)間序列\(zhòng)進(jìn)行退卷積操作,生成退卷積后的時(shí)間 序列&,時(shí)間序列Si具有較短的脈沖持續(xù)時(shí)間; 分割堆積事件模塊,用于分割堆積事件中的各個(gè)單事件,并給出各個(gè)單事件的能量信 息; 重建信息整合模塊,用于將得到的形狀信息、時(shí)間信息、能量信息存儲(chǔ)為列表數(shù)據(jù),完 成堆積事件的重建。
8. 根據(jù)權(quán)利要求7所述的堆積事件偵測(cè)與重建的系統(tǒng),其特征在于:所述預(yù)采集數(shù)據(jù) 訓(xùn)練模塊包括: 平均脈沖模塊,用于計(jì)算單事件的平均脈沖; 能量計(jì)算模塊,用于計(jì)算單事件的能量值; 脈沖長度模塊,用于計(jì)算每個(gè)脈沖的持續(xù)時(shí)間。
9. 根據(jù)權(quán)利要求7所述的堆積事件偵測(cè)與重建的系統(tǒng),其特征在于:所述迭代法退卷 積模塊包括: 數(shù)字波形輸入模塊,用于導(dǎo)入數(shù)字化的閃爍脈沖片段,數(shù)字化的閃爍脈沖片段是單事 件或者是多事件,該片段的起點(diǎn)是向上過閾值 ' 的時(shí)間點(diǎn),終點(diǎn)是向下過閾值Vt的時(shí)間 占. MLEM迭代模塊,用于用MLEM算法對(duì)序列\(zhòng)進(jìn)行退卷積,輸出序列Sp
10. 根據(jù)權(quán)利要求7所述的堆積事件偵測(cè)與重建的系統(tǒng),其特征在于:所述分割堆積事 件模塊包括: 粗脈沖分割模塊,用于通過過閾值對(duì)時(shí)間序列Si進(jìn)行粗分割; MAP分割模塊,用于通過MAP準(zhǔn)則對(duì)粗分割的結(jié)果進(jìn)行進(jìn)一步的分割; 能量獲取模塊,用于計(jì)算每個(gè)事件的能量值。
【文檔編號(hào)】G01T1/40GK104101894SQ201310115535
【公開日】2014年10月15日 申請(qǐng)日期:2013年4月7日 優(yōu)先權(quán)日:2013年4月7日
【發(fā)明者】謝慶國, 鄧貞宙, 肖鵬 申請(qǐng)人:蘇州瑞派寧科技有限公司
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