基于人工神经网络的编码孔γ相机成像方法研究

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编码孔γ相机可以直观地反映放射性物质的二维分布,提高工作效率,降低工作人员的辐射风险,在孤儿放射源搜寻、核设施退役、核事故后处理等方面具有巨大应用价值。新型γ相机趋向于小型化便携化方向发展,但是较小的探测器体积和较少的屏蔽体导致γ相机探测效率下降,图像质量变差,成像所需时间延长,限制了其工作效率和应用场景。
  针对以上问题,本研究提出了基于人工神经网络(ANN)的编码图像重建算法,利用蒙特卡罗模拟数据构建了卷积神经网络(CNN)和反向传播神经网络(BPNN)模型,测试了使用CNN和BPNN进行图像重建的可行性,设计搭建了基于碲锌镉(CZT)探测器的编码孔γ相机实验装置,获得了可以直观反映空间场景和放射性分布的辐射热点融合图像,证明了基于CNN和BPNN的图像重建方法的在实际测量环境下的优越性能。主要的研究内容与成果如下:
  (1)建立了基于CNN的编码图像重建方法。设计了基于CZT像素探测器和修正均匀冗余阵列(MURA)的编码孔γ相机,使用蒙特卡罗程序模拟了放射源成像过程,利用模拟数据训练CNN模型,并对该模型在不同成像条件下的图像重建性能进行了全面分析。结果表明,CNN重建方法可以有效降低图像的背景噪声,对于单一放射源,CNN 方法的对比度噪声比(CNR)比互相关解码方法提高2-3个数量级。
  (2)建立了基于BPNN的编码图像重建方法。深入分析了ANN和编码孔径成像的原理,针对多点源和低计数情况,提出并构建了基于BPNN的图像重建方法,使用多种条件下的模拟数据对 BPNN 方法的性能进行了分析。结果表明,BPNN 重建方法可以降低图像的背景噪声,在低计数和多点源条件下具有突出优势。在单一放射源存在时,BPNN方法的CNR是互相关解码方法的4.39倍。在1-9个放射源存在时,BPNN方法的平均CNR是互相关解码的3.04倍。
  (3)使用CZT像素探测器和MURA黄铜编码孔板搭建了γ射线成像系统,系统的视野角为 30°,本征空间角分辨率为 1.76°,结合RGB 相机采集的光学图像可以对视野内放射源进行定位。实验结果表明,相比与传统方法,本研究建立的CNN和BPNN重建方法能够实现更加精准的放射源定位,且具有较快计算速度,重建图像的CNR提升1-2倍。使用CNN和BPNN重建方法时,成像系统的实测空间角分辨率约为2°,各项指标达到相关研究中的先进水平。
  本文从原理分析、蒙特卡罗模拟、实验验证等角度论述并证明了基于 ANN 的编码图像重建方法的可行性与优越性能,设计搭建了基于CZT像素探测器的小型编码孔γ相机。该研究对于开发高性能图像重建算法做出了有益探索,为提升小型编码孔γ相机的成像性能奠定了基础。
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