[发明专利]一种多头康普顿探测方法及系统有效

专利信息
申请号: 202310558986.3 申请日: 2023-05-18
公开(公告)号: CN116577819B 公开(公告)日: 2023-09-26
发明(设计)人: 黄川;郭典;尹永智;伍晓勇;陈熙萌;邵剑雄;罗绪珍;邓志勇;张春晖;潘喆;雷浩宇;杨晓亮 申请(专利权)人: 兰州大学;中国核动力研究设计院
主分类号: G01T1/36 分类号: G01T1/36
代理公司: 北京智慧亮点知识产权代理事务所(普通合伙) 11950 代理人: 史明罡
地址: 730000 甘肃*** 国省代码: 甘肃;62
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摘要:
搜索关键词: 一种 多头 康普顿 探测 方法 系统
【权利要求书】:

1.一种多头康普顿探测方法,其特征在于,所述方法包括:

采用单个CZT康普顿相机对放射热点区域进行强度探测,获取康普顿散射符合事件信号;

优化CZT康普顿相机的探测位置,定位出放射区域内高活度热点的位置;

对于放射强度较高的区域,使用多个CZT康普顿相机在特定位置上进行强度探测;

获取放射热点区域的活度等高线图、能谱测量;

进行放射热点区域的实时三维立体成像;

所述采用单个CZT康普顿相机对放射热点区域进行强度探测,获取康普顿散射符合事件信号的步骤,包括:

通过高速波形采样系统获取信号,进行预处理;

计算康普顿散射位置、沉积能量,得到一对符合事件;

计算康普顿散射位置的方法,包括:

通过三维位置神经网络自适应算法,计算射光子与CZT晶体相互作用的精确位检验放射区域中是否还存在其他放射性活度极大值点;

所述三维位置神经网络自适应算法包括:

网络初始化,利用一组随机数设定拓扑网络突触权值的初始值;

输入向量的输入,把输入向量输入到拓扑网络;其中m表示输入向量的维数,为输入向量的第i个元素;

计算映射层的权值向量与输入向量的欧式距离,映射层的第j个神经元和输入向量的距离为:其中为第j个神经元的权值,为第i个输入向量与网络中第j个神经元之间的权值,通过计算,可以得到一个具有最小距离的神经元,将其作为获胜神经元,即为j*;

权值的学习,修正输出神经元j*及其相邻神经元的权值:其中,表示t时刻到t+1时刻,第i个输入向量与网络中第j个神经元之间的修正值;

为取值(0,1)的时间常数,与时间t的关系为:或计算输出;其中,f(*)为非线性函数;

判断输出结果是否达到预先设定的要求,如达到要求则算法结束,如果未到达,则返回上述步骤进行下一轮的学习;

所述优化CZT康普顿相机的探测位置,定位出放射区域内高活度热点的位置的步骤,具体包括:

(1)在放射热点区域任意选择一点进行放射性强度测量,记录测量数据为:三维位置和放射性强度;

(2)再在同一高度z上另任选一点测量放射性强度,记录数据为:三维位置和放射性强度;

(3)当活度梯度g大于0时,判断放射性强度与的差值是否小于特定值T,T值根据区域内的放射性强度进行设定,否则,重新在z高度上另选一点进行判断,即重新执行第(2)步;其中,活度梯度g表示为:

(4)当与的差值大于T时,在z高度平面上重新选择一点P(a,b,z),并重新执行第(2)步;P点的位置根据下式进行位置更新:

其中,λ为移动步长;

(5)当与的差值小于T时,认为在高度z的平面上,放射性活度存在极大值,即迭代收敛,此时在P(a,b,z)点的放射性活度为;

(6)在z方向上任选一点,即在点上的放射性活度为,此时计算活度梯度g为:

(7)若此时g值大于0,判断放射性强度与的差值是否小于特定值T,否则,另选一个值进行判断,即重新执行第(6)步;

(8)当与的差值大于T时,则重新选择一点,并重新计算g值,并执行第(7)步;

(9)当与的差值小于T时,迭代结束,放射热点位于此时的位置;

(10)在离第(1)步一定距离的位置再任意选择一点进行重复(1)-(9)步,以检验放射区域中是否还存在其他放射性活度极大值点。

2.根据权利要求1所述的多头康普顿探测方法,其特征在于,所述通过高速波形采样系统获取信号,进行预处理的步骤,具体包括:

当入射光子与CZT晶体相互作用产生信号脉冲时,每路信号脉冲依次通过电荷灵敏前置放大器、滤波放大电路,并利用高速波形采样系统进行同步数据采集;

利用信号的分布判别入射光子是否在晶体内发生了康普顿散射;

对于多次康普顿散射事件,将第二次相互作用的康普顿散射信号进行信号加权处理,获得第一次康普顿散射信号和一个信号加权信号;

对于能量不完全沉积的康普顿事件,将加权散射信号或者第二次散射信号赋予修正能量,使得康普顿散射总能量位于全能峰位置;

输出一对康普顿散射符合事件信号,包括第一次散射的每路信号最大幅度数据集和散射能量、第二次相互作用或加权散射信号的每路信号最大幅度数据集以及康普顿散射的时间序列。

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