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Generalization ability of a CNNγ-ray localization model for radiation imaging

Nuclear Science and Techniques 2023年第12期34卷 53-65页

作者： Wei Lu Hai‑Wei Zhang Ming‑Zhe Liu Hao‑Xuan Li Xian‑Guo Tuo Lei Wang Chengdu University of Technology Chengdu 610059China Sichuan University of Science and Engineering Zigong 643000China

Inγ-ray imaging,localization of theγ-ray interaction in the scintillator is *** neural network(CNN)techniques are highly promising for improvingγ-ray *** study evaluated the generalization capabilities of a CNN localization model with respect to theγ-ray energy and thickness of the *** model maintained a high positional linearity(PL)and spatial resolution for ray energies between 59 and 1460 *** PL at the incident surface of the detector was 0.99,and the resolution of the central incident point source ranged between 0.52 and 1.19 *** modified uniform redundant array(MURA)imaging systems using a thick crystal,the CNNγ-ray localization model significantly improved the useful field-of-view(UFOV)from 60.32 to 93.44%compared to the classical centroid localization ***,the signal-to-noise ratio of the reconstructed images increased from 0.95 to 5.63.

关键词： γ-ray imaging γ-ray localization model Convolutional neural network Spatial resolution

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