發(fā)布時間：2020-11-09 14:53

　　 γ相機作為一種對放射源進行成像的設備,能夠直觀可視地獲取放射源的空間位置分布和輻射強度等信息,且擁有核素識別以及無損分析等功能或特點,目前被廣泛地應用于天文學、核醫(yī)學、放射性環(huán)境監(jiān)測、軍事和國土安全等諸多領域。γ成像系統(tǒng)性能受硬件模塊和定位算法影響,升級硬件和提升算法可有效提高成像系統(tǒng)的性能。但相對于升級硬件能所需的經濟和技術成本而言,提升定位算法是一種更加經濟、有效和可行的方式。目前,γ相機中比較常用的定位算法包括查表校正法、最大似然法、重心法、最小平方法、機器學習法和神經網絡算法等。最小平方法(Least Squares Estimation,LSE)由于其定位能力突出,可有效消除壓縮效應和定位畸變等現象,易于開發(fā),對設備要求低,無需大量數據積累等優(yōu)點而備受關注,被認為是一種可明顯提高γ成像系統(tǒng)性能的優(yōu)越定位算法。解決LSE問題的常用方法是梯度下降法和牛頓法,但是這些方法的缺點是對LSE目標函數要求較高并且計算效率較低。粒子群優(yōu)化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)由于擁有強大的全局搜索能力和較高的計算效率,被廣泛用于解決函數優(yōu)化、神經網絡訓練、模糊系統(tǒng)控制等問題。本文將基于PSO的LSE定位算法(PSO-LSE)和Scrimger-Backer熒光模型相結合,系統(tǒng)地研究了位置靈敏γ成像的定位問題。根據讀出電路分流原理,建立了適用于全通道單獨讀出型和均衡電荷分配型(SCDC)兩種讀出電路的目標方程。采用數值實驗的方法對PSO-LSE在兩種讀出電路中γ成像定位問題進行研究;同時,使用基于SCDC的CsI(T1)晶體陣列耦合SiPM的γ相機實驗數據對PSO-LSE算法進行實驗定位評估。論文主要研究內容和結論如下:第一,通過文獻調研,概括介紹了γ成像儀(特別是γ相機)的應用領域和研究現狀,對目前應用較廣泛的定位算法進行了簡述,其中重點介紹了最小平方估計定位算法。第二,從γ相機成像原理出發(fā),介紹了γ相機主要部件、成像關鍵技術和性能指標及測試方法。γ相機的成像原理主要是利用γ射線與物質的相互作用,以及射線的直線傳播和衰減規(guī)律。成像系統(tǒng)主要包括準直器、閃爍體、位置靈敏探測器以及讀出電路�；谥饕獦嫵刹糠纸榻B了 Y成像的關鍵技術。成像系統(tǒng)性能指標主要包括空間分辨率、空間線性、能量分辨率以及泛源均勻性。第三,針對最小平方問題,采用粒子群算法作為優(yōu)化算法,建立了基于粒子群的最小平方估計法(PSO-LSE)。分別討論了一維和二維變量中最小平方目標函數,使用PSO-LSE對問題進行求解。結果表明PSO-LSE能夠在較少的迭代次數內正確地搜索到目標函數的最優(yōu)解,具有強大的全局搜索能力和較高的計算效率。根據電路分流原理,對全通道單獨型和均衡電荷分配型(SCDC)讀出電路分別建立了對應的目標函數,并梳理了 PSO-LSE在兩種讀出電路中的定位流程。第四,基于模擬位置靈敏γ相機,利用PSO-LSE算法對兩種不同的讀出電路進行了定位研究。結果表明:引入校正系數后的目標函數可以有效減輕邊緣區(qū)域的壓縮效應和定位偏移問題,可有效提高γ相機的有效視野面積(UFOV)。PSO-LSE算法有較強的定位能力和計算性能,并且對光分布的不敏感。信噪比大于20dB的高斯噪聲對PSO-LSE給出的定位結果影響不大,可以在目標函數中加入合適的常數進行噪聲抵消;分布異常的事件可以通過信號分布篩選程序進行識別和排除。同時,PSO-LSE可以通過數學校正的方法進行PSPMT增益非均勻性校正,對于提升定位結果和降低校正成本有明顯的幫助。第五,使用了一款基于SCDC讀出的22×22 CsI(Tl)晶體陣列耦合8X8 SiPM陣列γ相機,在Am-241泛源照射下,對PSO-LSE算法進行了實驗評估,并與重心法和高斯法得出的結果進行比較。評估結果表明:PSO-LSE算法表現出了對SCDC讀出電路的適應性,可以提高γ相機的有效視野、位置線性響應、空間分辨率等性能。并且PSO-LSE是一種很有潛力和應用前景的定位算法,可以同時獲得優(yōu)秀的像素識別、較高的曲線峰谷比、較大的UFOV和優(yōu)異的位置線性響應等性能。綜上所述,根據讀出電路分流原理,建立了適用于全通道單獨讀出型和SCDC兩種電路的PSO-LSE定位算法。數值實驗表明:在目標方程中引入的校正系數,減弱了邊緣壓縮效應和定位偏移等問題;PSO-LSE對光分布敏不敏感,可有效解決一定水平下的噪聲、散射和增益非均勻性等因素帶來的定位問題。丫成像儀的性能受定位算法的影響,采用合適的定位算法可以提高γ成像儀的性能。將PSO-LSE算法用于位置靈敏γ成像定位,結合硬件參數以及信號分布特點,可獲得較高質量的定位結果,為獲取到更高質量的重建圖像提供了可能。
【學位單位】：中國工程物理研究院
【學位級別】：博士
【學位年份】：2019
【中圖分類】：TL81
【部分圖文】：

?⑷?（ｃ）??圖１．１?ＬＬＮＬ制造的ＧＲＩＳ：?（ａ）整體配置和數據采集系統(tǒng)；（ｂ）導彈放置位置的渲染圖；（ｃ）??使用ＧＲ１Ｓ對導彈進行成像得到的１０枚導彈位置示意圖，顏色深淺表示輻射強度。??（ａ）?（ｂ）??？?ｓｃｉｎｔｉｌｌａｔｏｒ??ＳＯＤ?ａｒｒａｙ??—??ｃｏｎｎｅｃｔｏｒ％?（。）??Ｉ??圖１．２?ＤＲＡＧＯ相機：（ａ）相機結構示意圖；（ｂ）?ＡＳＩＣ讀出芯片；（ｃ）使用ＤＲＡＧＯ??６??

圖１．１?ＬＬＮＬ制造的ＧＲＩＳ：?（ａ）整體配置和數據采集系統(tǒng)；（ｂ）導彈放置位置的渲染圖；（ｃ）??

（ａ）?（ｂ）??圖１．３?Ｈ１ＣＡＩＶ１相機：（ａ）相機探頭；（ｂ）使用ＨＩＣＡＭ對小動物活體進行成像。??（ａ）?＜ｂ）??圖１．４?ＧＡＭＰＩＸ相機：（ａ）探頭結構示意圖；（ｂ）使用ＧＡＭＰＩＸ對放射源分布進行測量所得??結果。??（ａ）?（ｂ）??■?ｉｉｎ＾ｎｎｗＴ？?，??￥?ｊ■邊??圖１．５?ｉＰＩＸ型Ｙ相機：（ａ）結構實體拍攝圖；（ｂ）成像軟件操作界面。??７??
【參考文獻】

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本文編號：2876587