一种堆积事件侦测与重建的方法及系统的制作方法
【专利摘要】一种堆积事件侦测与重建的方法，其包括：获取低计数下的非堆积符合单事件的闪烁脉冲数据库，对各路非堆积符合单事件的闪烁脉冲数据库求平均脉冲，闪烁脉冲的形状信息由平均脉冲给定；采用MLEM算法进行退卷积，闪烁脉冲的到达时间定义为退卷积序列的峰值时间；采用MAP准则分割堆积中的单事件，并通过加和，提取事件的能量值；将上述获得的形状、时间、能量信息，存储为列表数据，完成堆积事件的重建。本发明在系统运行时，可有效地检测、分割、复原出堆积中的各个单事件，有效增加了系统计数率，提高了高计数率下的能量分辨率，特别适合于离线环境下的各种堆积事件处理。
【专利说明】一种堆积事件侦测与重建的方法及系统
【技术领域】
[0001] 本发明涉及数字信号处理、光电信号处理和核侦测领域，尤其涉及一种堆积事件 侦测与重建的方法及系统。
【背景技术】
[0002] 在正电子寿命谱仪、穆斯堡尔谱仪等核分析领域，能谱仪、辐射计数器等核侦测 领域，以及计算机断层成像（ComputedTomography，以下简称CT)、正电子发射断层成像 (PositronEmissionTomography，以下简称PET)、单光子发射断层成像（SinglePhotoEmissi onComputedTomography，以下简称SPECT)等医学影像领域，侦测器部分的工作机理主要分 为两种：一种是通过闪烁体将高能光子转化为能量较低的可见光子或紫外光光子，再将可 见光光子通过光电器件转化为电信号；另一种是将高能光子通过碲锌镉（以下简称CZT)等 半导体材料直接转化为电信号。以上两种工作机理下的侦测器输出均为电信号。
[0003] 当多个高能光子或粒子在较短时间内击中侦测器，侦测器输出的电脉冲信号将发 生堆积，如图3所示。
[0004] 首先，当两次事件的间隔较小时，堆积会使前一次事件的电荷计入当前事件的电 脉冲中，造成能量测量的误差，从而造成能量谱的扭曲和能量分辨率的恶化。随着单位时间 击中侦测器的光子数的增加，或电脉冲下降沿时间常数的增加，这种恶化会变得越来越严 重。
[0005] 其次，堆积会使前一个脉冲的尾部叠加在当前事件脉冲的开始部分，基线的抬高 将使时间标记变得不准确。一方面，基于前沿K别器（LeadingEdge Discriminator,以下简 称LED)和多电压阈值（MultipleVoltageThreshold，以下简称MVT)方法的有效阈值点将比 设置阈值低。另一方面，基于恒定系数鉴别器（constantfractiondiscriminator，以下简称 CFD)方法的差分量将包含下降沿的斜率成分，使得实际过零点发生偏移。
[0006] 再次，在部分采用位置敏感型光电侦测器（PositionSensitive Photo-multiplierTube，以下简称PSPMT)的光子侦测设备中，脉冲信号的位置是通过计算 多个角脉冲的能量值的相对关系得到的。因此，堆积带来的能量不确定因素将带来位置信 息的不确定。
[0007] 为了减少堆积对时间信息、能量信息、位置信息的影响，通常的做法是通过电脉冲 的积分值或电脉冲的形状，甄别出堆积事件，然后剔除该事件。这样的做法将减少侦测器捕 获的有效光子或粒子数。对于PET、SPECT、光子计数CT来说，计数率的减少将使图像的信 噪比下降。
[0008] 此外，一些工作也集中于恢复堆积事件的能量信息，未有对迁移的时间标记点进 行重建。例如有人通过计算截断的电脉冲片段的积分值求能量值。截断的电脉冲能量信息 的计算决定于积分时间长度，这个长度的起止点准确性决定于时间标记的准确性。未对时 间标记点进行重建，影响了计算的能量值的准确性。此外，以上用于堆积恢复的技术均属于 模拟技术，对模拟电脉冲进行处理，并非对数字脉冲进行处理。能量计算的方法限定在下降 沿为指数形状的脉冲当中。
[0009] 还有一些数字化方法采用差分+波形拟合的方法对堆积脉冲进行处理。拟合的方 法对于实际数字电路系统来说，开销较大。堆积通常发生在计数率较高的情形下，故待处理 的脉冲个数较多。若脉冲个数较少时，堆积发生的概率较小。且上述方法的差分操作对光 电倍增管中的尖峰噪声十分敏感，造成事件到达的误触发。特别是电脉冲上升沿斜率较小 时，对上升沿的捕获将十分不准确。并且，该方法受限于固定的脉冲模型。
[0010] 因此，针对上述技术问题，有必要提供一种改良结构的堆积事件侦测与重建的方 法及系统，以克服上述缺陷。
【发明内容】
[0011] 有鉴于此，本发明的目的在于提供一种堆积事件侦测与重建的方法及系统，该方 法及系统能有效地实现堆积事件的侦测，实现堆积事件中各个单事件的分割，并对其能量 信息进行复原，增加系统的有效计数率。
[0012] 为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
[0013] 一种堆积事件侦测与重建的方法，其具体包括步骤：
[0014] S1 :获取低计数下的非堆积符合单事件的闪烁脉冲数据库，对各路非堆积符合单 事件的闪烁脉冲数据库求平均脉冲，闪烁脉冲的形状信息由平均脉冲给定；
[0015] S2 :由步骤S1给出单位脉冲响应，采用MLEM算法进行退卷积，闪烁脉冲的到达时 间定义为退卷积序列的峰值时间；
[0016] S3 :处理步骤S2输出的时间序列，采用MAP准则分割堆积中的单事件，并通过加 和，提取事件的能量值；
[0017] S4 :将步骤S1、S2、S3给出的形状信息、时间信息、能量信息存储为列表数据，完成 堆积事件的重建。。
[0018] 优选的，在上述堆积事件侦测与重建的方法中，所述步骤S1具体包括：
[0019] (1. 1)通过降低安置射源的辐射剂量或调整侦测器的立体角，降低每个侦测器捕 获的高能光子数，每个侦测器接收到的事件是一个泊松流，其平均计数率为
[0020]
【权利要求】
1. 一种堆积事件侦测与重建的方法，其特征在于：具体包括步骤： 51 :获取低计数下的非堆积符合单事件的闪烁脉冲数据库，对各路非堆积符合单事件 的闪烁脉冲数据库求平均脉冲，闪烁脉冲的形状信息由平均脉冲给定； 52 :由步骤S1给出单位脉冲响应，采用MLEM算法进行退卷积，闪烁脉冲的到达时间定 义为退卷积序列的峰值时间； 53 :处理步骤S2输出的时间序列，采用MAP准则分割堆积中的单事件，并通过加和，提 取事件的能量值； 54 :将步骤S1、S2、S3给出的形状信息、时间信息、能量信息存储为列表数据，完成堆积 事件的重建。
2. 根据权利要求1所述的堆积事件侦测与重建的方法，其特征在于：所述步骤S1具体 包括： (1. 1)通过降低安置射源的辐射剂量或调整侦测器的立体角，降低每个侦测器捕获的 高能光子数，每个侦测器接收到的事件是一个泊松流，其平均计数率为
其中，mi和qi分别是弱源的剂量和弱源对侦测器的立体角，i是弱源的序数，η是弱源 的个数； (1. 2)按照恒定系数鉴别方法或前沿甄别方法对齐脉冲； (1. 3)对对齐后的脉冲取平均。
3. 根据权利要求1所述的堆积事件侦测与重建的方法，其特征在于：所述步骤S1还包 括：将一能量区间选择的符合脉冲对认定为单事件脉冲对，将此数字化的电脉冲预先存储 后，进行离线分析，通过对齐脉冲对，获得平均脉冲信号，将平均脉冲作为系统响应，将数字 脉冲加和，得到单事件数据的能谱。
4. 根据权利要求1所述的堆积事件侦测与重建的方法，其特征在于：所述步骤S2具体 包括： (2. 1)载入一个闪烁脉冲片段\，该闪烁脉冲片段的起点是向上过阈值％的时间点，终 点是向下过阈值Vt的时间点， 其中，'，Vt均为用于设定触发的具体电压数值； (2. 2)迭代法反卷积，建立线性脉冲响应模型： p=f*m+n (1) 其中，P是闪烁脉冲片段，f是激励，m是平均脉冲，η是噪声，（1)式改写成线性方程组： p=Hf+n，其中，Η是常对角矩阵，H=T{m}，nHkq，k_1+1,…，h，kQ, ，…krt, kj,卷积核的长 度为1+r+l，其中1是卷积核函数在零时刻左边的非零值长度，r是卷积核函数在零时刻右 边的非零值长度，因而，矩阵Η的元素又表示为：
矩阵的尺寸由卷积核与载入的闪烁脉冲片段决定， MLEM迭代表示为：
其中，./f是第k次迭代后的脉冲输入估计序列，/Γ1是第k-1次迭代后的脉冲输入估 计序列，Pi是带噪声的响应序列的第i个值。
5. 根据权利要求1所述的堆积事件侦测与重建的方法，其特征在于：所述步骤S3具体 包括： (3. 1)经过MLEM退卷积后的时间序列，用均值滤波器处理； (3. 2)过阈值Vu处理，Vu为用于设定触发的具体电压数值，把每个过阈值Vu的时间点， 当作Si序列中每个单事件的起点，分隔开的事件持续的时间序列为S21，S22, S23,. . .，S2m，m为 大于1的自然数，各自计算能量和脉冲的持续时间，由
决定S2i可能的单事件数，其中^是载入时间序列S2i的积分值，屯是载入时间序列S2i 的长度，1 < i < m，是S1给出的事件对能量的概率密度函数，而#1"^是S1给出的 事件对脉冲长度的概率密度函数； (3. 3)若存在S2i的r^ima2大于1，1彡i彡m，则进入MAP分割步骤，nf决定了该脉 冲最可能的事件数，采用次MAP分割，每次分割对应定义一个最优边界点if _气 由下式决定 f§，timal = argmax //,1Γ〇--οη (d/ )p^ration ^pintegral ^ ^integral ^ ； (4)； 其中，和L分别是S2i左边和右边的积分值，4和4分别是左边和右边的脉冲长度。 pd咖《如和pint啦al分别是在每次迭代下的对脉冲长度和积分值的概率密度函数。
6. 根据权利要求5所述的堆积事件侦测与重建的方法，其特征在于：所述步骤S4具 体包括：由（4)式定义的每个事件边界内的积分值，作为该事件的能量值，并把积分值作为 激励的高度置于每个事件的左边界，把每个事件的激励进行正投影可以得到光滑的脉冲序 列，在不需要获取重建脉冲信息的情况下，将前面获取的时间和能量存储为列表数据，即可 完成侦测和重建。
7. -种堆积事件侦测与重建的系统，其特征在于：包括： 预采集数据训练模块，用于对预先采集好的数据进行训练，获得平均脉冲、能谱和脉冲 持续时间谱； 迭代法退卷积模块，用于对输入的时间序列\进行退卷积操作，生成退卷积后的时间 序列&，时间序列Si具有较短的脉冲持续时间； 分割堆积事件模块，用于分割堆积事件中的各个单事件，并给出各个单事件的能量信 息； 重建信息整合模块，用于将得到的形状信息、时间信息、能量信息存储为列表数据，完 成堆积事件的重建。
8. 根据权利要求7所述的堆积事件侦测与重建的系统，其特征在于：所述预采集数据 训练模块包括： 平均脉冲模块，用于计算单事件的平均脉冲； 能量计算模块，用于计算单事件的能量值； 脉冲长度模块，用于计算每个脉冲的持续时间。
9. 根据权利要求7所述的堆积事件侦测与重建的系统，其特征在于：所述迭代法退卷 积模块包括： 数字波形输入模块，用于导入数字化的闪烁脉冲片段，数字化的闪烁脉冲片段是单事 件或者是多事件，该片段的起点是向上过阈值 ' 的时间点，终点是向下过阈值Vt的时间 占. MLEM迭代模块，用于用MLEM算法对序列\进行退卷积，输出序列Sp
10. 根据权利要求7所述的堆积事件侦测与重建的系统，其特征在于：所述分割堆积事 件模块包括： 粗脉冲分割模块，用于通过过阈值对时间序列Si进行粗分割； MAP分割模块，用于通过MAP准则对粗分割的结果进行进一步的分割； 能量获取模块，用于计算每个事件的能量值。
【文档编号】G01T1/40GK104101894SQ201310115535
【公开日】2014年10月15日 申请日期:2013年4月7日 优先权日:2013年4月7日
【发明者】谢庆国, 邓贞宙, 肖鹏 申请人:苏州瑞派宁科技有限公司