本發(fā)明屬于光電探測(cè)與輻射探測(cè)，具體地，涉及一種伽馬能譜高能量分辨率重構(gòu)方法、存儲(chǔ)介質(zhì)及設(shè)備。

背景技術(shù)：

1、nai(tl)探測(cè)器具有高探測(cè)效率和寬能量范圍的特點(diǎn)，適用于探測(cè)γ射線和x射線。nai(tl)探測(cè)器在核物理研究、醫(yī)學(xué)成像、核醫(yī)學(xué)和核輻射監(jiān)測(cè)等領(lǐng)域廣泛應(yīng)用，通過測(cè)量探測(cè)器中閃爍光的強(qiáng)度和時(shí)間，可以確定輻射的類型和能量，因此nai(tl)探測(cè)器在輻射檢測(cè)和輻射測(cè)量方面發(fā)揮著重要作用，在內(nèi)照射核素分析中，核素識(shí)別與峰面積計(jì)算是兩個(gè)關(guān)鍵技術(shù)，由于普遍使用的nai(ti)閃爍體探測(cè)器能量分辨率較低，同時(shí)考慮到待測(cè)患者體內(nèi)核素的活度較低，導(dǎo)致了檢測(cè)過程中探測(cè)器獲得的光子計(jì)數(shù)較低，這些原因使得現(xiàn)有的核素分析方法在應(yīng)用于內(nèi)照射核素分析中存在放射性核素誤識(shí)別、漏計(jì)數(shù)以及計(jì)算全能峰面積存在較大的誤差。

2、通常使用全能峰法對(duì)γ能譜進(jìn)行分析，但是受限于nai(tl)探測(cè)器差，該方法得到的結(jié)果極易誤識(shí)別和漏識(shí)別，峰擬合時(shí)因重峰和高本底而誤差較大。近些年來，基于能譜重建算法，建立核素出射譜到探測(cè)器測(cè)量譜直接的系統(tǒng)矩陣，然后使用特殊迭代算法從測(cè)量譜反解出出射譜的分析技術(shù)得到越來越多的應(yīng)用，目前主要使用的包括如gold算法和em算法，這類方法具有求解值非負(fù)的優(yōu)點(diǎn)，但難以完全分解重疊峰情況，并且重建結(jié)果無法實(shí)現(xiàn)直接讀取定量結(jié)果。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)中存在的問題，本發(fā)明提供了一種伽馬能譜高能量分辨率重構(gòu)方法、存儲(chǔ)介質(zhì)及設(shè)備，通過重構(gòu)算法實(shí)現(xiàn)高能量分辨率的能譜重構(gòu)，提升伽馬能譜高能量分辨率。

2、為實(shí)現(xiàn)上述技術(shù)目的，本發(fā)明采用如下技術(shù)方案：一種伽馬能譜高能量分辨率重構(gòu)方法，具體包括如下步驟：

3、步驟1、由nai(tl)探測(cè)器獲取伽馬能譜信號(hào)，將獲取的伽馬能譜信號(hào)進(jìn)行能譜刻度，得到帶有能譜刻度的伽馬能譜，并計(jì)算展寬系數(shù)；

4、步驟2、根據(jù)帶有能譜刻度的伽馬能譜和展寬系數(shù)，結(jié)合蒙特卡洛方法進(jìn)行伽馬能譜響應(yīng)矩陣構(gòu)建，得到伽馬能譜響應(yīng)矩陣；

5、步驟3、將由nai(tl)探測(cè)器獲取的伽馬能譜信號(hào)通過伽馬能譜響應(yīng)矩陣進(jìn)行能譜壓縮，并對(duì)能譜壓縮后的伽馬能譜進(jìn)行預(yù)處理；

6、步驟4、將預(yù)處理后的伽馬能譜采用反解算法進(jìn)行能譜重構(gòu)，得到重構(gòu)的原始出射伽馬能譜，進(jìn)行核素分析。

7、進(jìn)一步地，步驟1由nai(tl)探測(cè)器獲取伽馬能譜信號(hào)進(jìn)行能譜刻度后獲得離散化的伽馬探測(cè)能譜y(n)：

8、

9、其中，n'為出射伽馬能譜的道址，n'為道址數(shù)，n為nai(tl)探測(cè)器探測(cè)獲得的測(cè)量能譜的道址，n為測(cè)量能譜的道址數(shù)，x(n')為伽馬能譜中第n'個(gè)能量的出射能譜，r(n'→n)為伽馬能譜中第n'個(gè)能量在測(cè)量能譜中的第n個(gè)能量點(diǎn)處的單位響應(yīng)。

10、進(jìn)一步地，步驟2的具體過程如下：在蒙特卡洛模型中根據(jù)nai(tl)探測(cè)器尺寸構(gòu)建探測(cè)器模型，并將通過帶有能譜刻度的伽馬能譜測(cè)量得到的特征峰展寬、能量計(jì)數(shù)區(qū)間和能量計(jì)數(shù)區(qū)間中的粒子數(shù)作為探測(cè)器模型的輸入，獲得伽馬能譜響應(yīng)矩陣。

11、進(jìn)一步地，步驟3中伽馬能譜的壓縮過程為：

12、y＝rx

13、其中，y為壓縮后的伽馬能譜，x為需要求解的原始出射伽馬能譜，r為伽馬能譜響應(yīng)矩陣。

14、進(jìn)一步地，步驟3中對(duì)能譜壓縮后的伽馬能譜進(jìn)行預(yù)處理的過程包括：能譜平滑和能譜扣本底。

15、進(jìn)一步地，步驟4包括如下子步驟：

16、步驟4.1、初始化殘差值索引集迭代次數(shù)t＝1，原始伽馬能譜稀疏度k，其中，為空集，為預(yù)處理后的伽馬能譜；

17、步驟4.2、計(jì)算索引值其中，n表示伽馬能譜響應(yīng)矩陣的列數(shù)，j表示n的索引，rj表示伽馬能譜響應(yīng)矩陣中的第j列，|＜ft-1,rj＞|表示計(jì)算ft-1與rj的內(nèi)積值；

18、步驟4.3、根據(jù)計(jì)算的索引值更新索引集σt＝σt-1∪{εt}，rt＝rt-1∪rt，其中，rt表示第t次迭代后得到的按照每一次索引值εt選取的伽馬能譜響應(yīng)矩陣r的所有列集合，rt表示第t次迭代按照索引值εt選取伽馬能譜響應(yīng)矩陣r的列元素；

19、步驟4.4、使用最小二乘法求解使其中，xt表示t×1的一個(gè)列向量；

20、步驟4.5、根據(jù)更新殘差值更新迭代次數(shù)t＝t+1；

21、步驟4.6、若更新的迭代次數(shù)t≤k，重復(fù)步驟4.2-4.5，否則，將作為重構(gòu)的原始出射伽馬能譜。

22、進(jìn)一步地，本發(fā)明還提供了一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序使計(jì)算機(jī)執(zhí)行所述的伽馬能譜高能量分辨率重構(gòu)方法。

23、進(jìn)一步地，本發(fā)明還提供了一種電子設(shè)備，包括：存儲(chǔ)器、處理器及存儲(chǔ)在存儲(chǔ)器上并可在處理器上運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序，所述處理器執(zhí)行計(jì)算機(jī)程序時(shí)，實(shí)現(xiàn)所述的伽馬能譜高能量分辨率重構(gòu)方法。

24、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明具有如下有益效果：利用本發(fā)明的伽馬能譜高能量分辨率重構(gòu)算法，利用蒙特卡洛方法構(gòu)建伽馬能譜響應(yīng)矩陣是對(duì)伽馬能譜的全譜信息的準(zhǔn)確、充分的利用，同時(shí)在構(gòu)建伽馬能譜響應(yīng)矩陣的過程中還包含了整個(gè)測(cè)量場(chǎng)景內(nèi)的物理與幾何信息，通過響應(yīng)矩陣來反解理論上能得到更好的解。除此之外，相比于實(shí)驗(yàn)，使用蒙特卡洛方法具有極低的成本，安全性高，使用靈活，通過調(diào)節(jié)參數(shù)基本可以和實(shí)際模型相匹配，重構(gòu)出的原始出射伽馬能譜具備更加精確的峰位識(shí)別效果以及全能峰面積計(jì)算準(zhǔn)確度，實(shí)現(xiàn)了目前最高的核素活度計(jì)算精度。

技術(shù)特征：

1.一種伽馬能譜高能量分辨率重構(gòu)方法，其特征在于，具體包括如下步驟：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種伽馬能譜高能量分辨率重構(gòu)方法，其特征在于，步驟1由nai(tl)探測(cè)器獲取伽馬能譜信號(hào)進(jìn)行能譜刻度后獲得離散化的伽馬探測(cè)能譜y(n)：

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種伽馬能譜高能量分辨率重構(gòu)方法，其特征在于，步驟2的具體過程如下：在蒙特卡洛模型中根據(jù)nai(tl)探測(cè)器尺寸構(gòu)建探測(cè)器模型，并將通過帶有能譜刻度的伽馬能譜測(cè)量得到的特征峰展寬、能量計(jì)數(shù)區(qū)間和能量計(jì)數(shù)區(qū)間中的粒子數(shù)作為探測(cè)器模型的輸入，獲得伽馬能譜響應(yīng)矩陣。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種伽馬能譜高能量分辨率重構(gòu)方法，其特征在于，步驟3中伽馬能譜的壓縮過程為：

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種伽馬能譜高能量分辨率重構(gòu)方法，其特征在于，步驟3中對(duì)能譜壓縮后的伽馬能譜進(jìn)行預(yù)處理的過程包括：能譜平滑和能譜扣本底。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種伽馬能譜高能量分辨率重構(gòu)方法，其特征在于，步驟4包括如下子步驟：

7.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，其特征在于，所述計(jì)算機(jī)程序使計(jì)算機(jī)執(zhí)行如權(quán)利要求1-6任一項(xiàng)所述的伽馬能譜高能量分辨率重構(gòu)方法。

8.一種電子設(shè)備，其特征在于，包括：存儲(chǔ)器、處理器及存儲(chǔ)在存儲(chǔ)器上并可在處理器上運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序，所述處理器執(zhí)行計(jì)算機(jī)程序時(shí)，實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1-6任一項(xiàng)所述的伽馬能譜高能量分辨率重構(gòu)方法。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開了一種伽馬能譜高能量分辨率重構(gòu)方法、存儲(chǔ)介質(zhì)及設(shè)備，包括：由NaI(Tl)探測(cè)器獲取伽馬能譜信號(hào)，將獲取的伽馬能譜信號(hào)進(jìn)行能譜刻度，得到帶有能譜刻度的伽馬能譜；將帶有能譜刻度的伽馬能譜通過蒙特卡洛建模構(gòu)建伽馬能譜響應(yīng)矩陣；將由NaI(Tl)探測(cè)器獲取的伽馬能譜信號(hào)通過伽馬能譜響應(yīng)矩陣進(jìn)行能譜壓縮，并對(duì)能譜壓縮后的伽馬能譜進(jìn)行預(yù)處理；將預(yù)處理后的伽馬能譜采用反解算法進(jìn)行能譜重構(gòu)，得到重構(gòu)的原始出射伽馬能譜，進(jìn)行核素分析。本發(fā)明通過重構(gòu)算法實(shí)現(xiàn)高能量分辨率的能譜重構(gòu)，提升伽馬能譜高能量分辨率。

技術(shù)研發(fā)人員：韋慶,梁大戩,周健,龔頻,湯曉斌,潘天翔,葛曉陽
受保護(hù)的技術(shù)使用者：江蘇省蘇核輻射科技有限責(zé)任公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/19