PET探测器的神经网络定位方法研究

现代生命科学的基础研究对PET的图像分辨率提出了更高的要求。提高PET探测器事例响应线LOR的定位精度，是改善目前PET图像分辨率的关键。本课题提出用大块闪烁晶体和光电倍增管阵列组成PET成像探测器,用局域神经网络两步定位方案来精确定位LOR。预研结果表明，本课题提出的神经网络探测器不仅可以克服晶体的深度效应，在垂直晶体表面入射和斜入射情况都能获得高的位置分辨，而且可以克服边缘效应，在探测器边缘区域同样可以获得高分辨。另外，神经网络探测器还可以兼顾能量分辨率和探测效率，是PEM和小动物PET比较理想的探测器。本课题首先用MonteCarlo仿真研究探测器的结构、神经网络的结构以及探测器局部区域划分等对探测器性能的影响，实现优化设计，然后建立实验测试平台对神经网络探测器性能做实验测试，同时针对PET成像的具体要求，开展实时神经网络信号处理的探测器电子学方法研究。