[发明专利]基于深度学习的正电子湮没角关联测量方法及装置

权利要求书

1.一种基于深度学习的正电子湮没角关联测量方法，其特征在于，

包括：

获取样本训练集，该样本训练集中每一样本包括探测伽马光子对对应获得的两个二维数组以及伽马光子对的入射位置坐标；

基于所述样本训练集对深度神经网络模型进行优化；

利用伽马光子探测装置探测待测样品中电子与正电子湮没所产生的第一伽马光子、第二伽马光子对应获得第一二维数组、第二二维数组；

利用优化好的深度神经网络模型基于所述第一二维数组、第二二维数组分别获得第一伽马光子和第二伽马光子的入射位置坐标；

根据所述入射位置坐标及待测样品的位置坐标获得对应的立体湮没角，并根据该立体湮没角获得待测样本对应的二维正电子湮没角关联谱；

其中，所述伽马光子探测装置包括：

Na22放射源，用于产生正电子；

两个荧光探测器，分别覆盖耦合有闪烁晶体板，分别平行对称地设置于待测样品两侧；两个所述闪烁晶体板，用于探测待测样品中电子与正电子湮没所产生的沿反向传播的第一伽马光子和第二伽马光子产生相应的荧光信号，两个所述荧光探测器，用于探测对应的荧光信号获得对应的第一二维数组、第二二维数组；所述闪烁晶体板的尺寸与所述荧光探测器的尺寸相同；

伽马光子探测器，设置于两个荧光探测器中间上部且与该两个荧光探测器垂直，用于探测所述Na22放射源产生正电子时伴随产生的第三伽马光子，以作为所述两个荧光探测器的曝光触发器。

2.根据权利要求1所述的正电子湮没角关联测量方法，其特征在于，所述Na22放射源与所述待测样品位于同一位置处。

3.根据权利要求1所述的正电子湮没角关联测量方法，其特征在于，通过下述方式获得所述样本训练集：

对所述伽马光子探测装置进行仿真，并设置伽马光子对的发射位置、入射角度，以探测伽马光子对对应获得两个二维数组；

根据设置的所述伽马光子对的发射位置、入射角度对应获得两个伽马光子分别在两个荧光探测器上的入射位置坐标；

将所述伽马光子对对应的两个二维数组以及入射位置坐标组成一个样本；

通过改变伽马光子对的入射角度对应获得多个样本，进而获得所述样本训练集。

4.根据权利要求2或3所述的正电子湮没角关联测量方法，其特征在于，所述深度神经网络模型包括依次连接的输入层、第一卷积层、第一ReLU激活层、第一池化层、第二卷积层、第二ReLU激活层、第二池化层、第一全连接层、第二全连接层及输出层；

所述二维数组对应为表示图像两个维度上的像素数的图像矩阵；

所述第一卷积层包括16个3×3的卷积核，用于对所述图像矩阵进行卷积运算，对应获得16个特征矩阵；

所述第一池化层，用于对经所述第一ReLU激活层输出的16个特征矩阵进行降采样，对应获得16个降维后的特征矩阵；

所述第二卷积层包括32个3×3的卷积核，用于对所述16个降维后的特征矩阵进行卷积运算，对应获得32个特征矩阵；

所述第二池化层，用于对经所述第二ReLU激活层输出的32个特征矩阵进行进一步降采样，对应获得32个降维后的特征矩阵；

所述第一全连接层包含32个神经元，每一神经元分别与所述第二池化层的每一神经元进行连接，所述第二全连接层包含16个神经元，每一神经元与所述第一全连接层的每一神经元进行连接，所述输出层包括两个神经元，每一神经元分别与所述第二全连接层的每一神经元连接，输出与所述二维数组对应的入射位置坐标；

所述第一ReLU激活层、第二ReLU激活层均采用修正线性单元作为激活函数。