[发明专利]一种自适应扩展视场放射源定位方法

说明书

本发明公开了一种自适应扩展视场放射源定位方法，包括建立编码孔径成像系统，对其成像视场进行划分编号；用蒙特卡罗方法模拟使每个区域获得足量的投影图像；构建深度神经网络，预处理投影图像作为训练样本对网络进行训练优化；用蒙特卡罗方法模拟成像视场内包含所有像素的系统响应矩阵和包含完整编码视场内所有像素的系统响应矩阵；实际测量时，采集现场事例数据输入模型中对放射源所在区域进行识别、再根据识别结果采用统计迭代算法实现图像重建。本发明的自适应扩展视场放射源定位方法通过一次成像即可完成大视场范围、高分辨率的辐射成像定位，免受部分编码效应引起的伪重建热点干扰的同时，大大地提高了放射源的定位搜寻效率和准确性。

技术领域

本发明涉及一种放射源定位方法，尤其涉及一种自适应扩展视场放射源定位方法。

背景技术

核安全事关国计民生，随着我国大量核设施的投产运营，对放射性材料进行快速准确地成像定位，对保障核安全具有重要意义。相比于传统的辐射剂量仪、能谱仪等非成像设备，伽马射线成像技术可远距离同时提供放射源的空间分布和相对强度信息，能有效降低相关工作人员的辐射吸收剂量，具有明显的优势。

编码孔径成像技术是一种基于机械准直的射线成像技术，具有角分辨率高、灵敏度高等优点，在核工业、核安全与核安保、环境监测、公共安全等领域得到了广泛的应用。但编码孔径成像系统的成像视场很小，不仅会影响大范围搜索辐射热点的效率，更可能受到位于部分编码视场的放射源引起的部分编码效应，使得重建图像中存在伪热点，进而导致放射源被错误定位，甚至会导致相关工作人员在短时间内因遭受过多辐射曝光而导致身体受到伤害。

关于成像视场、完整编码视场和部分编码视场的解释：

现有的编码孔径成像系统的成像视场一般意义上仅指完整编码视场，而未考虑部分编码视场，但在实际应用中，放射源可能会位于部分编码视场并对重建结果的准确性产生干扰，为了得到准确的结果，通常需要将成像系统对不同方位角分别进行多次成像，再进行人工判别，不仅耗时费力，更难以保证可靠性。

完整编码视场，英文为Fully-coded Field-of-View，简写为FCFOV。指位于该区域内的放射源发射并被探测到的光子都经过了准直器的调制，因此能在探测器阵列上形成完整的投影图样。

部分编码视场，Partially-coded Field-of-View，简写为PCFOV。位于该区域内的放射源发射并被探测到的光子仅有一部分经过了准直器的调制，而另一部分则直接与探测器发生了作用，因此仅在探测器阵列上形成部分投影图样。

本发明中描述的成像视场，是由完整编码视场和部分编码视场共同构成的。在整个成像视场中，部分编码视场为成像视场减去完整编码视场得到的环状区域。

发明内容

本发明的目的就在于提供一种解决上述问题，不会因部分编码效应产生的伪热点导致放射源被错误定位、能快速准确地重建出宽视场、高分辨率的放射源空间分布图像的，一种自适应扩展视场放射源定位方法。

为了实现上述目的，本发明采用的技术方案是这样的：一种自适应扩展视场放射源定位方法，包括以下步骤；

(1)建立一编码孔径成像系统，确定其成像视场，所述成像视场由位于其中心的完整编码视场、和位于完整编码视场外侧的部分编码视场构成，将完整编码视场作为中心区域，部分编码视场沿中心区域的边界划分为8个部分区域，对9个区域分别编号；

(2)采用蒙特卡罗方法，模拟编码孔径成像系统对位于9个区域内的放射源的成像过程，使每个区域分别获得数量充足的投影图像；

(3)构建深度神经网络，将投影图像预处理后作为训练样本，将投影图像对应的放射源所在的区域编号作为标签，对神经网络模型进行训练和优化，得到深度神经网络模型；