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编码孔径成像技术由于探测效率高、信噪比高、角分辨率好、成像质量稳定可靠等优点而广泛应用于核安全、核设施的去污及退役的测量、核医学等领域。建立通过改变编码准直器和探测器之间距离进而实现可变角分辨的伽玛成像系统。整个成像系统主要由编码准直器、位置灵敏探测(position sensitive detector, PSD)、数据采集卡以及图像重建系统组成。该成像系统的编码准直器采用修正均匀冗余阵列(modified uniformly redundant array, MURA)编码方式,为了保障对较高能量射线的探测能力,编码准直器的材料采用含钨量90%的钨铜合金,PSD通过LaBr3(Ce)晶体耦合SiPM阵列组成,重建算法采用的是直接互卷积算法,快速高效。测试结果显示,整个位置灵敏探测器的平均能量分辨率为4.96%(662 keV);该辐射成像系统可以准确地对Am-241、Cs-137、Co-60进行清晰成像,并通过改变编码准直器和探测器之间的距离成功分辨出两个Cs-137点源的位置。 相似文献
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根据X射线编码孔成像的原理,搭建了地面模拟成像系统,在此基础上建立了编码孔成像技术探测近地太空核爆当量和方位的理论计算方法,获得了系统响应(灰度)与X射线强度、重建图像质心位置与X射线入射角度之间的关系,并开展了核爆当量和方位的模拟探测实验,对实验数据和理论计算数据进行了对比和分析。结果表明,理论计算结果与实验结果吻合较好,验证了采用X射线编码孔成像技术探测近地太空核爆的可行性,同时证明X射线编码孔成像具有较多针孔成像更高的探测灵敏度、信噪比和抗干扰能力。 相似文献
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李岩刘立业曹勤剑赵原夏三强董佳杰 《辐射防护》2022,(6):548-555
对基于M-M编码方式的编码孔径成像系统的方法进行了论述,通过蒙特卡罗软件MCNP对基于M-M编码方式的成像系统建立模型。使用不同能量的放射源在不同的位置,对不同厚度的编码准直器进行照射,并对所获得的重建图像SNR进行了分析与说明,确定了最佳的码板厚度为10 mm。随后模拟了基于最佳码板参数的成像系统对单点源、多点源以及形状源的响应,其中单点源的重建图像SNR达到40.36,成像系统也成功重建出了形状源的形状,且背景都没有波动的旁瓣。以上结果证明M-M编码方式优异的性能,具备替代MURA或者URA在特殊场景的应用潜力。可为后续的基于M-M编码方式的编码孔径伽玛相机的研制奠定基础。 相似文献
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近年来,随着核辐射成像技术的发展及应用的需求,核辐射成像设备在高灵敏度、高分辨率、高信噪比以及携带方便等方面受到越来越多的关注,编码孔径准直器代替传统的平行孔和针孔准直器顺应了这种发展趋势,成为核辐射成像领域的研究热点。本文主要介绍一种新型便携式辐射成像探测系统中修正均匀冗余阵列(Modified Uniformly Redundant Arrays,MURA)编码孔径准直器的成像方法,研究其解码过程、校正方法和解码矩阵的算法:δ解码算法和精细采样平衡解码算法。在MATLAB环境下对两种解码算法进行了对比仿真,并对单个放射源与多个放射源情况分别进行了图像重建实验。实验结果表明,精细采样算法要比δ解码算法更能使成像系统对单源或多源进行清晰成像。 相似文献
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简要介绍了编码孔成像技术的概念和原理,并通过蒙特卡罗程序的模拟结果,说明这种成像技术可以用于X射线前向散射的成像,而且成像效果较为理想。 相似文献
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时序编码成像图像重建受噪声影响,导致技术应用受限。为解决这一问题,通过分析时序编码投影成像基本原理,构建源射线分布重建图像质量评价指标:对比度噪声比(CNR)和均方根误差(RMSE);设计M-P双正码与M-P正—反码两种编码板,采用MCNP模拟计算两种编码板对252Cf进行时序编码成像的投影像相对强度,由MLEM算法进行图像重建获得射线源分布;通过分析两种编码模式重建图像CNR和RMSE受不同强度白噪声的影响,表明M-P正—反码编码板比M-P双正码重建图像的CNR高、RMSE低;并对两种编码模式重建图像CNR和RMSE受FOV场外点源伪影的影响进行分析,表明M-P正—反码编码板比M-P双正码重建图像的CNR高、RMSE高,认为正—反码编码模式在抑制噪声、检测视场外射线源伪影、提高重建图像质量方面具备一定优势,时序编码成像的编码板设计时可优先选择正反码编码模式。 相似文献
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随着核物理技术的广泛应用及其辐射防护对放射源的成像需求在不断增加。编码孔径成像定位系统作为一种高精度的放射源成像及定位装置,可以准确定位放射源的位置并重建放射源的大致形状,本文探究编码孔径成像定位中的多种重建算法对具有连续能谱的放射源位置及形状重建效果对比,从而确定不同重建算法的优缺点及其适用的场景。利用Geant4软件对编码孔径成像定位系统进行模拟,得到相关数据再使用δ解码算法、精细采样平衡解码算法、卷积神经网络算法、最大似然最大期望值法(MLEM)进行编程实现并重建放射源的位置。结果表明:4种重建算法都可以清晰地定位到放射源的位置;δ解码算法和精细采样平衡解码算法重建图像有伪影;卷积神经网络算法对于线源、面源重建效果较差,可以通过扩展训练集解决;MLEM算法的对比度-噪声比(CNR)值较高,重建效果较好,但是对线源和面源重建会丢失部分细节信息。 相似文献