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双材事例分离并能连续运行的伽马事例处理机及方法

摘要

本发明涉及一种双材事例分离并能连续运行的伽马事例处理机,其结构包括:光电探测模块、伽马事例分离模块、探测器电子学模块、数据处理及成像模块。光电探测模块用于探测外部伽马射线并转化为模拟电信号,包括锗酸铋(Bi4Ge3O12)晶体阵列和硅酸镥(Lu2SiO5)晶体阵列。其方法包括探测外部伽马射线并转化为模拟电信号,分离不同材料晶体产生的模拟电脉冲信号,从模拟的电脉冲信号抽取符合事件的信息,对信号进行处理并成像。其中用字典学习的方法分离不同材料晶体产生的模拟电脉冲信号。如此,本发明提供的伽马事例处理机具有优良的性能,有效地提升系统信噪比、时间分辨率、成像空间分辨率和灵敏度。

著录项

  • 公开/公告号CN112505744A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-03-16

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 南昌华亮光电有限责任公司;

    申请/专利号CN202011331644.0

  • 发明设计人 邓贞宙;封子纪;

    申请日2020-11-24

  • 分类号G01T1/29(20060101);G01T1/208(20060101);G01T1/202(20060101);

  • 代理机构

  • 代理人

  • 地址 330031 江西省南昌市临空经济区儒乐湖大街955号临瑞青年公寓1号楼3楼324室

  • 入库时间 2023-06-19 10:16:30

说明书

技术领域

本发明涉及高能物理与粒子物理应用、核医学装备和生物医学光子学领域,尤其涉及一种双材事例分离并能连续运行的伽马事例处理机及方法。

背景技术

正电子发射断层成像(Position Emission Tomography,PET)是一种非侵入式的活体造影方法,能无创、定量、动态地评估人体内各种器官的代谢水平、生化反应、功能活动和灌注,是灵敏度最高的临床功能影像设备。半衰期较短的放射性核素与葡萄糖、胆碱、乙酸等人体代谢所需的化合物合成示踪剂后被注射到人体内,这些富质子放射性核素自发地将质子转化成中子,并放出正电子和中微子。正电子湮灭产生一对伽玛光子。对这些高穿透性的伽玛光子进行符合探测,并用解析或统计的方法重建湮灭事件发生的位置分布,从而重建出病人体内的图像。正电子发射断层扫描成像仪对于辅助诊肿瘤癌症,心脑血管疾病及神经系统疾病等发挥着重要作用。

锗酸铋(Bi

自1990年Melcher和Schweitzer发现LSO(Lu

因此,有必要对现有PET探测器予以改良以克服现有技术中的所述缺陷。

发明内容

本发明的目的在于提供一种双材事例分离并能连续运行的伽马事例处理机及方法。该伽马事例处理机及方法具有更加优良的性能,有效地提升系统信噪比、时间分辨率、成像空间分辨率和灵敏度。

本发明的目的是通过以下技术方案实现的:一种双材事例分离并能连续运行的伽马事例处理机包括光电探测模块、伽马事例分离模块、探测器电子学模块、数据处理及成像模块,其中,

光电探测模块,其中包括晶体阵列模块和光电转换器模块,用于探测外部伽马射线并转化为模拟电信号;

伽马事例分离模块,其中包括D1字典模块和D2字典模块,用于分离不同材料晶体产生的模拟电脉冲信号;

探测器电子学模块,其中包括脉冲处理模块和符合处理模块,用于从不同的模拟电脉冲信号抽取符合事件的信息;

数据处理及成像模块,其中包括采样模块、FPGA数据处理模块和图像重建模块,用于对信号进行处理并成像。

作为本发明的进一步改进,所述伽马射线入射到晶体阵列模块,发生电离和激发,原子退激发产生荧光光子,产生可见光光子的数量与射线光子的能量有关。

作为本发明的进一步改进,所述晶体阵列模块包括锗酸铋(Bi

作为本发明的进一步改进,所述D1字典模块用于获取由锗酸铋晶体阵列产生的信号数据,并训练锗酸铋晶体产生的信号数据,所述D2字典模块用于获取由硅酸镥晶体阵列产生的信号数据,并训练硅酸镥晶体产生的信号数据。

作为本发明的进一步改进,所述FPGA数据处理模块处理采样模块采样的数据并将数据发送到图像重建模块,图像重建模块把接收到的数据重新还原成图像。

一种双材事例分离并能连续运行的伽马事例处理方法,其包括以下步骤:

S1:探测外部伽马射线并转化为模拟电信号(闪烁脉冲);

S2:利用字典学习方法对闪烁脉冲信号分离出不同材料晶体产生的脉冲信号;

S3:从闪烁脉冲信号中抽取符合事件的信息;

S4:对信号进行处理并成像。

作为本发明的进一步改进,所述步骤S1中,光电探测模块用于探测外部伽马射线并转化为模拟电信号,其中探测伽马射线的晶体阵列包括锗酸铋晶体阵列和硅酸镥晶体阵列。

作为本发明的进一步改进,所述步骤S2中,使用D1字典模块和D2字典模块分离不同材料晶体产生的模拟电脉冲信号,字典学习的具体步骤如下:

T11:已知训练样本数据Y,将字典X1初始化为矩阵中每个元素接近于零的随机矩阵;

T12:利用LARS算法求解β1,LARS算法就是希望找到一个回归系数

T13:用求解出的β更新字典X2,Y=Xβ,其中,Y为训练样本数据,X为字典,β为算法的解;

T14:用测试数据Y和更新后的字典X2以及LARS算法再次求解β2;

T15:计算测试数据Y和X2*β2之间的误差;

T16:再利用测试数据和求解出的β2更新X3,再利用LARS算法求解β3;

T17:重复步骤T16,直到测试样本和XM*βM没有误差,其中:

XM=(x1,x2,...,xn)

作为本发明的进一步改进,所述步骤S3中,探测器电子学模块从不同的模拟电脉冲信号抽取符合事件的信息,包括时间、能量和位置信息。

作为本发明的进一步改进,所述步骤S4中,FPGA数据处理模块处理采样的数据并将处理后的数据发送到图像重建模块,图像重建模块将接收到的数据重新还原成图像。

相较于现有技术,本发明所述的一种伽马事例处理机及方法具有更加优良的性能,能有效地提升系统信噪比、时间分辨率、成像空间分辨率和灵敏度。

附图说明

图1是本发明的一种双材事例分离并能连续运行的伽马事例处理机流程图。

图2是本发明的一个实施例提供的一种双材事例分离并能连续运行的伽马事例处理机模块信号传递示意图。

图3是本发明的一种晶体排布方式示意图。

具体实施方式

现在将参照附图来详细描述本发明的各种示例性实施例。应注意到:除非另外具体说明,否则在这些实施例中阐述的部件和步骤的相对布置、数字表达式和数值不限制本发明的范围。

以下对至少一个示例性实施例的描述实际上仅仅是说明性的,决不作为对本发明及其应用或使用的任何限制。

对于相关领域普通技术人员已知的技术和设备可能不作详细讨论,但在适当情况下,所述技术和设备应当被视为说明书的一部分。

在这里示出和讨论的所有例子中,任何具体值应被解释为仅仅是示例性的,而不是作为限制。因此,示例性实施例的其它例子可以具有不同的值。

应注意到:相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项,因此,一旦某一项在一个附图中被定义,则在随后的附图中不需要对其进行进一步讨论。

请参图1至3所示,一种双材事例分离并能连续运行的伽马事例处理机,包括光电探测模块、伽马事例分离模块、探测器电子学模块、数据处理及成像模块。

光电探测模块,其中包括晶体阵列模块和光电转换器模块;

伽马事例分离模块,其中包括D1字典模块和D2字典模块;

探测器电子学模块,其中包括脉冲处理模块和符合处理模块;

数据处理及成像模块,其中包括采样模块、FPGA数据处理模块和图像重建模块。

进一步的,所述光电探测模块用于探测外部伽马射线并转化为模拟电信号,光电探测模块包括晶体阵列模块和光电转换器模块。晶体阵列模块用于接收外部伽马射线并转换为一定数量的可见光光子和软紫外光光子。晶体阵列模块包括锗酸铋(Bi

进一步的,所述伽马事例分离模块用于分离不同材料晶体产生的模拟电脉冲信号,其中包括D1字典模块和D2字典模块,D1字典模块和D2字典模块是从大量的真实PET数据块中训练出来的。其中D1字典模块用于获取由BGO晶体阵列产生的信号数据,并训练BGO晶体产生的信号数据,D2字典模块用于获取由LSO晶体阵列产生的信号数据,并训练LSO晶体产生的信号数据。

进一步的,所述探测器电子学模块用于从不同的模拟电脉冲信号抽取符合事件的信息,其中包括脉冲处理模块和符合处理模块,脉冲处理模块用于提取单脉冲事件的信息,包括时间、能量和位置信息,符合处理模块按照单脉冲的信息将其归为成对的符合事件。

进一步的,所述数据处理及成像模块用于对信号进行处理并成像,其中包括采样模块、FPGA数据处理模块和图像重建模块。采样模块用于对数据进行抽样采集数据,包括ADC采样模块、TDC采样模块。ADC采样模块用于ADC抽样采集数据,TDC采样模块用于TDC抽样采集数据。FPGA数据处理模块用于处理采样模块采样的数据并将数据发送到图像重建模块。图像重建模块用于把接收到的数据重新还原成图像。

一种双材事例分离并能连续运行的伽马事例处理方法,包括以下步骤:

S1:探测外部伽马射线并转化为模拟电信号(闪烁脉冲);

S2:利用字典学习方法对闪烁脉冲信号分离出不同材料晶体产生的脉冲信号;

S3:从闪烁脉冲信号中抽取符合事件的信息;

S4:对信号进行处理并成像。

所述步骤S1中,光电探测模块用于探测外部伽马射线并转化为模拟电信号,其中探测伽马射线的晶体阵列包括BGO晶体阵列和LSO晶体阵列。

所述步骤S2中,使用D1字典模块和D2字典模块分离不同材料晶体产生的模拟电脉冲信号,字典学习的具体步骤如下:

T11:已知训练样本数据Y,将字典X1初始化为矩阵中每个元素接近于零的随机矩阵;

T12:利用LARS算法求解β1,LARS算法就是希望找到一个回归系数

T13:用求解出的β更新字典X2,Y=Xβ,其中,Y为训练样本数据,X为字典,β为算法的解;

T14:用测试数据Y和更新后的字典X2以及LARS算法再次求解β2;

T15:计算测试数据Y和X2*β2之间的误差;

T16:再利用测试数据和求解出的β2更新X3,再利用LARS算法求解β3;

T17:重复步骤T16,直到测试样本和XM*βM没有误差,其中:

XM=(x1,x2,...,xn)

所述步骤S3中,探测器电子学模块从不同的模拟电脉冲信号抽取符合事件的信息,包括时间、能量和位置信息。

所述步骤S4中,数据经过采样模块抽样采集数据后传输至FPGA进行数据处理,FPGA数据处理模块处理采样的数据并将处理后的数据发送到图像重建模块。图像重建模块将接收到的数据重新还原成图像。

除非另有定义,本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的,不是旨在于限制本发明。本文所使用的术语“或/及”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。

以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合,为使描述简洁,未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述,然而,只要这些技术特征的组合不存在矛盾,都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式,其描述较为具体和详细,但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是,对于本领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明构思的前提下,还可以做出若干变形和改进,这些都属于本发明的保护范围。因此,本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

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