CN106124539A - 探测器及用于智能划分能区的探测系统和方法 - Google Patents

探测器及用于智能划分能区的探测系统和方法 Download PDF

Info

Publication number
CN106124539A
CN106124539A CN201610797192.2A CN201610797192A CN106124539A CN 106124539 A CN106124539 A CN 106124539A CN 201610797192 A CN201610797192 A CN 201610797192A CN 106124539 A CN106124539 A CN 106124539A
Authority
CN
China
Prior art keywords
class
electrode
detector
class electrode
detected object
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201610797192.2A
Other languages
English (en)
Other versions
CN106124539B (zh
Inventor
张岚
杜迎帅
李波
吴宗桂
李军
曹雪朋
胡海帆
顾建平
徐光明
刘必成
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Nuctech Co Ltd
Original Assignee
Nuctech Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Nuctech Co Ltd filed Critical Nuctech Co Ltd
Priority to CN201610797192.2A priority Critical patent/CN106124539B/zh
Publication of CN106124539A publication Critical patent/CN106124539A/zh
Priority to US15/602,478 priority patent/US20180059264A1/en
Priority to EP17173795.0A priority patent/EP3290957B1/en
Application granted granted Critical
Publication of CN106124539B publication Critical patent/CN106124539B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01T—MEASUREMENT OF NUCLEAR OR X-RADIATION
    • G01T1/00—Measuring X-radiation, gamma radiation, corpuscular radiation, or cosmic radiation
    • G01T1/16—Measuring radiation intensity
    • G01T1/24—Measuring radiation intensity with semiconductor detectors
    • G01T1/241—Electrode arrangements, e.g. continuous or parallel strips or the like
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N23/00—Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00
    • G01N23/02—Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00 by transmitting the radiation through the material
    • G01N23/04—Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00 by transmitting the radiation through the material and forming images of the material
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/10—Segmentation; Edge detection
    • G06T7/11—Region-based segmentation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/10—Segmentation; Edge detection
    • G06T7/136—Segmentation; Edge detection involving thresholding
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/70—Determining position or orientation of objects or cameras
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10116—X-ray image
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20—Special algorithmic details
    • G06T2207/20004—Adaptive image processing
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30108—Industrial image inspection
    • G06T2207/30112—Baggage; Luggage; Suitcase

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
  • High Energy & Nuclear Physics (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Analysing Materials By The Use Of Radiation (AREA)
  • Geophysics And Detection Of Objects (AREA)
  • Measurement Of Radiation (AREA)
  • Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)

Abstract

本发明提供一种探测器以及用于智能划分能区的探测系统和方法，其中所述探测方法可以包括：由探测器采集从探测对象透射的射线，产生探测信号，所述探测器的每一像素列包括一个A类电极和多个B类电极，且沿探测对象的移动方向依次布置所述A类电极和所述B类电极，使得从探测对象透射的射线先进入A类电极，随后进入B类电极；基于与A类电极对应的探测信号，得到探测对象的图像数据，并基于图像数据估计探测对象的物质成分；根据所估计的物质成分，调整用于能区划分的一个或多个阈值；以及根据所调整后的阈值来确定与B类电极对应的探测信号的能区，并计算在每个能区中的信号数目，得到探测器对象的图像数据，从而得到探测对象的准确成分。

Description

探测器及用于智能划分能区的探测系统和方法
技术领域
本发明涉及辐射成像领域，具体地，涉及一种探测器以及用于智能划分能区的探测系统和方法。
背景技术
利用X射线成像技术的成像检测装置已为人们所知，例如在地铁、机场和汽车站利用此装置对乘客的个人行李包等物件进行检测，查看是否有诸如放射源、爆炸物、毒品等非法运输的物品。当前人类受恐怖组织的威胁比较严峻，因此在成像检测装置中物质识别能力的准确性十分重要。
近年来，随着半导体技术的发展，室温半导体探测器被应用于在许多领域，例如，核物理、X射线探测、γ射线探测器、天文探测、环境监测、医学成像等领域。具体地，碲锌镉(CdZnTe，简写为CZT)由于具有较好的能量分辨率、较高的探测效率以及能在室温下工作的优点，而被认为是最有潜力的辐射探测材料。
与积分型和间接型辐射探测器相比，采用CZT半导体探测器的光子计数成像具有较高的探测效率、较高的信噪比和较高的能量分辨率，因此，可以实现多能区的图像显示且可以通过多能区信息实现物质识别。目前已经提出了多能区的成像检测装置，不同的能区划分可以应用到图像显示中和物质识别中。具体地，能区的划分方式可以包括等能区划分、精细能区划分、优化的能区划分等。
实际上，物质能区优化划分与扫描物质有着直接的关系。例如，在利用布拉格衍射对单晶或多晶材料的识别中，不同的晶体材料所引起的散射能量是不同的；在利用K-edge对金属材料的识别中，不同的金属材料所引起的K-edge也是不同的；以及在非金属材料的识别中，不同的能区划分对不同材料的识别能力同样是不同的。因此，单一能区的划分只能应用于单一领域。然而，在公共场所对物品的安全检测中，会遇到不同的情况，如放射源、液体、爆炸物、毒品等，单一的能区划分不能应用到众多可疑物的场所。
现有产品均采用固定能区划分，也就是说，现有产品只能应用到相对较窄的领域。例如，当将针对金属识别进行能区划分的产品用于识别液体或有机物时，效果就会变差，类似地，当将针对有机物识别进行能区划分的产品用于其他应用时，效果也会变差。因此，现有产品难以应用到复杂场所中，但是，当前的安全形势却需要能够同时识别多种物品的设备。然而，如果通过在同一场所存放多台设备来实现多能区的成像检测装置，则会增加系统费用且会提高场地要求。此外，目前也有产品通过增加能区数目(例如32能区、256能区或者其它更多的能区)来实现多能区的成像检测装置，但是这种系统的设计要求往往极高，在硬件和/或软件方面的开发难度也较大，且实际应用中大部分的能区对于物质识别能力没有太大帮助，导致系统效率较低。
另外，在单一线阵探测器中，正常工作的像素不能达到100％，坏像素会对物质识别和图像显示产生较大影响，由于探测器的价格比较昂贵，更换探测器花费会比较多，且对于全天工作的设备，更换也是十分不便的。
综上所述，本发明提供一种探测器以及用于智能划分能区的探测系统和方法，其中所述探测系统能够克服能区增加对系统设计的超高要求，克服探测器像素损坏对图像和物质识别的影响，并且能够有效地利用了探测器的性能并提高系统的运行效率，提高系统物质识别的能力。
发明内容
为了至少解决上述问题中的至少一个，本发明提供了一种探测器以及用于智能划分能区的探测系统和方法。
根据本发明的第一方面，提供了一种探测器，其中所述探测器的每一像素列可以包括一个A类电极和多个B类电极，其中沿探测对象的移动方向依次布置所述A类电极和所述B类电极，使得从探测对象透射的射线先进入A类电极，随后进入B类电极。
备选地，所述探测器还可以包括导向电极或保护电极，布置在各电极之间。
备选地，所述A类电极对应的每个A类像素可以至少具有1个能区。
备选地，与所述多个B类电极相对应的每个B类像素可以至少具有3个能区。
备选地，所述每个B类像素的能区划分可以是相同的。
备选地，所述每个B类像素的能区划分可以是不同的。
根据本发明的第二方面，提供了一种用于智能划分能区的探测系统，所述探测系统可以包括：探测器，配置为采集从探测对象透射的射线，产生探测信号，其中所述探测器的每一像素列包括一个A类电极和多个B类电极，且沿探测对象的移动方向依次布置所述A类电极和所述B类电极，使得从探测对象透射的射线先进入A类电极，随后进入B类电极；信号处理装置，包括：第一处理模块，配置为接收并处理探测信号，并根据用于能区划分的一个或多个阈值，计算每个能区中的信号数目；以及第二处理模块，配置为从第一处理模块接收计算结果，并将其传送至上位机；以及上位机，配置为基于与A类电极对应的探测信号，得到探测对象的图像数据，并基于图像数据估计探测对象的物质成分；以及根据所估计的物质成分，控制第二处理模块调整所述用于能区划分的一个或多个阈值，以智能划分能区。
备选地，所述上位机还可以配置为：基于与A类电极对应的探测信号，输出图像数据，以及与B类电极对应的探测信号，执行物质识别。
备选地，所述上位机还可以配置为：基于与A类和B类电极对应的探测信号，输出图像数据。
根据本发明的第三方面，提供了一种用于智能划分能区的探测方法，可以包括：由探测器采集从探测对象透射的射线，产生探测信号，所述探测器的每一像素列包括一个A类电极和多个B类电极，且沿探测对象的移动方向依次布置所述A类电极和所述B类电极，使得从探测对象透射的射线先进入A类电极，随后进入B类电极；基于与A类电极对应的探测信号，得到探测对象的图像数据，并基于图像数据估计探测对象的物质成分；根据所估计的物质成分，调整用于能区划分的一个或多个阈值；以及根据所调整后的阈值来确定与B类电极对应的探测信号的能区，并计算在每个能区中的信号数目。
附图说明
以下结合附图，将更清楚本发明的示例实施例的上述和其它方面、特征以及优点，附图中：
图1a)和1b)示出了根据本发明示例实施例的探测器阳极的电极分布图；
图2示出了针对根据本发明示例性实施例的探测器的探测方法的过程示意图；
图3示出了根据本发明示例实施例的用于智能划分能区的探测系统；
图4示出了根据本发明示例实施例的用于智能划分能区的探测方法的流程图；以及
图5示出了根据本发明示例实施例的探测系统的应用环境。
具体实施方式
以下参考附图描述了本发明的示例实施。本发明提供了一种探测器以及用于智能划分能区的探测系统和方法，其中所述探测系统能够克服能区增加对系统设计的超高要求，克服探测器像素损坏对图像和物质识别的影响，并且能够有效地利用了探测器的性能并提高系统的运行效率。
应清楚，尽管在以下描述中采用了能够在温室下工作且具有较高的能量分辨率和探测效率的CZT探测器，然而本发明不限于CZT探测器，且可以采用其他探测器，例如CdTe(Cadmium Telluride)、CdMnTe(Cadmium Manganese Telluride)、HgI2(MercuricIodide)、T1Br(Thallium Bromide)、PbI2(Lead Iodide)、GaAs(Gallium Arsenide)、Ge(Germanium)等探测器。
此外，应注意，尽管本发明的实施例中基于物体识别系统来实现多能区，然而本发明不限于此，可以将本发明的构思应用到工业CT(Computed Tomography)、医学成像、牙科CT等设备领域中。
因此，本发明在于提供一种探测器以及用于智能划分能区的探测系统和方法，其中所述探测系统能够克服能区增加对系统设计的超高要求，克服探测器像素损坏对图像和物质识别的影响，并且能够有效地利用了探测器的性能并提高系统的运行效率，提高物质识别的能力。
根据本发明的示例性实施例，通过优化探测器的电极结构，可以提供一种提高计数率的探测器。具体地，图1a)和1b)示出了根据本发明示例实施例的探测器阳极的电极分布图。如图1a)所示，在探测器的一个像素列5中，包括一个A类电极(表示为“A”)和多个B类电极(表示为“B”)，沿探测对象的移动方向依次布置所述A类电极和所述B类电极，使得从探测对象透射的射线先进入A类电极，随后进入B类电极。在一个实施例中，A类电极对应的A类像素可以用于对探测对象进行粗扫；而B类电极对应的B类像素可以根据A类像素的物质识别结果进行智能优化的能量划分，实现提高物质识别能力，同时能够提高计数率。备选地，在B类像素的能区划分中，每个B类像素的能区划分可以相同的，也可以不同的。此外，每个B类像素至少具有3个能区，且能区划分可以在能量区域中是等分的，也可以单独的选择某个特定的能区。应注意，A类和B类像素的形状可以是多种多样的，不限于在图1a)中所示的形状。图1b)示例性地示出了其他可能的探测器阳极电极排布。此外，在各电极之间可以加入导向电极或保护电极。
图2示出了针对根据本发明示例性实施例的探测器的探测方法的过程示意图。在使用根据本发明示例性实施例的探测器的情况下，当对探测对象进行探测时，从探测对象透射的射线首先经过A类电极，然后经过B类电极。当检测到A类电极产生的探测信号时，可以获取关于探测对象的图像数据，且根据所获取的图像数据来粗略估计探测对象的物质成分，即，进行物质分类。接着，根据粗略估计的物质成分，合理选择并划分检测能区范围，即，能区智能划分，以便确定与B类电极对应的探测信号的能区，并计算在每个能区中的信号数目，进而进行物质准确识别。
备选地，上述示例性实施例中的各电极的制作方式可以采用化学镀膜、溅射、蒸镀、表面合成，电极可以是欧姆接触或肖特基接触。此外，电极的材料可以是金、铂金、铟、氧化铟、铑或者其它的金属材料，或者是混合材料。
以上概括性地描述了根据本发明示例性实施例的探测器及其探测方法。下面将结合图3和图4来详细描述根据本发明示例实施例的探测系统和具体探测方法。图3示出了根据本发明示例实施例的用于智能划分能区的探测系统。
具体地，根据本发明示例性实施例的探测系统300可以包括探测器310，配置为采集从探测对象透射的射线，产生探测信号，其中所述探测器的每一像素列包括一个A类电极和多个B类电极，且沿探测对象的移动方向依次布置所述A类电极和所述B类电极，使得从探测对象透射的射线先进入A类电极，随后进入B类电极。探测器310的具体结构如参考图1所述，在此将不再进行赘述。此外，尽管在本实施例中将探测器示例性地实现为CZT探测器，然而本发明不限于此，探测器310可以实现为其他类型的探测器，只要其每一像素列具有根据本发明示例性实施例所述的电极结构。当上述探测系统运行时，从探测对象透射的射线进入CZT探测器310后，发生相互作用，从而产生电子和空穴。电子在电场中运动，到达阳极像素A和B类电极。
另外，探测系统300还可以包括信号处理装置320以及上位机330(诸如，PC)。具体地，信号处理装置320可以包括：第一处理模块321，配置为接收并处理探测信号，并根据用于能区划分的一个或多个阈值，计算每个能区中的信号数目；以及第二处理模块322，配置为从第一处理模块接收计算结果，并将其传送至上位机330。备选地，所述第一处理模块321可以实现为专用集成电路ASIC，其中ASIC包括电荷灵敏前放单元、主放单元、滤波成像单元、阈值器、计数器等，从而能够实现多能区计数的功能，阈值可调功能。ASIC 321可以将阳极的信号进行放大、滤波成形，并根据由FPGA 322设置的不同阈值执行不同能区的计数。所述第二处理模块322可以实现为现场可编程门阵列FPGA。FPGA 322将ASIC 321中不同能区的计数值数据传输到上位机330。上位机330可以配置为基于与A类电极对应的探测信号，得到探测对象的图像数据，并基于图像数据来估计探测对象的物质成分。此外，上位机330还可以配置为根据所估计的物质成分，控制第二处理模块322调整所述用于能区划分的一个或多个阈值，以智能划分能区。备选地，所述上位机330还配置为：基于与A类电极对应的探测信号，输出图像数据，以及基于与B类电极对应的探测信号，执行物质识别。可选性地，所述上位机330还可以配置为：基于与A类和B类电极对应的探测信号，输出图像数据。当然，与B类电极对应的探测信号也可以用于输出图像数据，尤其当A类像素损坏的情况下进行图像数据输出，从而提高成像质量和降低维护成本。当将上位机实现为PC时，PC 330能够控制FPGA 322，对ASIC 321的阈值进行设置，且PC 330还配置为能够显示探测对象的图像，并确定当前探测对象的成分和种类。此外，当PC 330接收到A类电极对应的探测信号后，根据PC中存储的算法对B类像素的能区进行智能划分，通过FPGA 322对ASIC 321的能区阈值进行调节和控制。
图4示出了根据本发明示例实施例的用于智能划分能区的探测方法的流程图。如图4所示，在步骤410，当探测对象通过扫描区间时，由根据本发明示例实施例的探测器来采集从探测对象透射的射线，以产生探测信号。在检测时，由于采用根据本发明的探测器，所以探测对象的某一位置的透射射线首先进入A类像素，随着物体的移动此位置透射射线会进入B类像素。在步骤420，基于与A类电极对应的探测信号，得到探测对象的图像数据，并基于图像数据估计探测对象的物质成分。具体地，通过采集A类像素的数据，得到物体的此时刻的图像数据，经过数据处理和分析，得到当前物体的可疑成分。然后在步骤430，根据所估计的物质成分，调整用于能区划分的一个或多个阈值。也就是说，根据估计的可疑成分对B类像素的能区进行智能划分，以获得最佳能区划分区间。当可疑材料为多种可能的情况下，B类像素的能区可以选择应覆盖所有可能性。例如，在单个A类像素对应着4个B类像素的情况下，如果B类像素的可选个能区数目为5个，那么单个A类像素对应的B类像素的能区总数为20个。可见，与固定能区比较，本发明提高了能区数量，且与超多能区比较，本发明能够提高单像素的计数率，从而能够提高物质识别的准确率。最终，在步骤440，根据所调整后的阈值来确定与B类电极对应的探测信号的能区，并计算在每个能区中的信号数目。
图5示出了根据本发明示例实施例的探测系统的应用环境500。如图5所示，1为线阵探测器，其中线阵探测器采用本发明的探测器电极结构。2为探测对象，3是传送带，4为放射源。探测对象在传送带的带动下经过扫描区域，被射线照射。物体的某一切面首先经过探测器的A类电极的扫描区域，在上位机系统经过算法得到当前切面的图像并且识别出当前物品的可疑成分。依据当前的可疑成分，上位机控制第二处理模块调整用于能区划分的一个或多个阈值，以便对探测器的B类像素能区进行精细准确划分。随后与B类电极对应的探测信号经过第一处理模块和第二处理模块到达上位机，经过数据处理和分析所述探测信号，准确地确定当前探测对象的物质成分。此外，还可以将与B类电极对应的探测信号应用到图像显示中。
综上所述，本发明提供一种探测器以及用于智能划分能区的探测系统和方法，其中所述探测系统能够克服能区增加对系统设计的超高要求，克服探测器像素损坏对图像和物质识别的影响，并且能够有效地利用了探测器的性能并提高系统的运行效率，从而提高图像显示质量，便于观察员对探测对象进行的识别；同样能够结合物质识别的算法使得能够提高物质识别的能力。
应理解，尽管以上描述以将本发明用于物质识别为例，然而本发明不限于此，且本发明还可以应用到多角度、多光源、多探测器的辐射成像的结构中。
以上方案仅是示出本发明构思的一个具体实现方案，本发明不限于上述实现方案。可以省略或跳过上述实现方案中的一部分处理，而不脱离本发明的精神和范围。
前面的方法可以通过多种计算机装置以可执的程序命令形式实现并记录在计算机可读记录介质中。在这种情况下，计算机可读记录介质可以包括单独的程序命令、数据文件、数据结构或其组合。同时，记录在记录介质中的程序命令可以专门设计或配置用于本发明，或是计算机软件领域的技术人员已知应用的。计算机可读记录介质包括例如硬盘、软盘或磁带等磁性介质、例如压缩盘只读存储器(CD-ROM)或数字通用盘(DVD)等光学介质、例如光磁软盘的磁光介质以及例如存储和执行程序命令的ROM、RAM、闪存等硬件装置。此外，程序命令包括编译器形成的机器语言代码和计算机通过使用解释程序可执行的高级语言。前面的硬件装置可以配置成作为至少一个软件模块操作以执行本发明的操作，并且逆向操作也是一样的。
尽管以特定顺序示出并描述了本文方法的操作，然而可以改变每个方法的操作的顺序，使得可以以相反顺序执行特定操作或使得可以至少部分地与其它操作同时来执行特定操作。此外，本发明不限于上述示例实施例，它可以在不脱离本公开的精神和范围的前提下，包括一个或多个其他部件或操作，或省略一个或多个其他部件或操作。
以上已经结合本发明的优选实施例示出了本发明，但是本领域的技术人员将会理解，在不脱离本发明的精神和范围的情况下，可以对本发明进行各种修改、替换和改变。因此，本发明不应由上述实施例来限定，而应由所附权利要求及其等价物来限定。

Claims (10)

1.一种探测器，其中所述探测器的每一像素列包括一个A类电极和多个B类电极，
其中沿探测对象的移动方向依次布置所述A类电极和所述B类电极，使得从探测对象透射的射线先进入A类电极，随后进入B类电极。
2.根据权利要求1所述的探测器，还包括导向电极或保护电极，布置在各电极之间。
3.根据权利要求1所述的探测器，其中与所述A类电极相对应的A类像素至少具有1个能区。
4.根据权利要求1所述的探测器，其中与所述多个B类电极相对应的每个B类像素至少具有3个能区。
5.根据权利要求4所述的探测器，其中所述每个B类像素的能区划分是相同的。
6.根据权利要求4所述的探测器，其中所述每个B类像素的能区划分是不同的。
7.一种用于智能划分能区的探测系统，所述探测系统包括：
探测器，配置为采集从探测对象透射的射线，产生探测信号，其中所述探测器的每一像素列包括一个A类电极和多个B类电极，且沿探测对象的移动方向依次布置所述A类电极和所述B类电极，使得从探测对象透射的射线先进入A类电极，随后进入B类电极；
信号处理装置，包括：
第一处理模块，配置为接收并处理探测信号，并根据用于能区划分的一个或多个阈值，计算每个能区中的信号数目；以及
第二处理模块，配置为从第一处理模块接收计算结果，并将其传送至上位机；以及
上位机，配置为基于与A类电极对应的探测信号，得到探测对象的图像数据，并基于图像数据估计探测对象的物质成分；以及根据所估计的物质成分，控制第二处理模块调整所述用于能区划分的一个或多个阈值，以智能划分能区。
8.根据权利要求7所述的探测系统，其中所述上位机还配置为：基于与A类电极对应的探测信号，输出图像数据，以及基于与B类电极对应的探测信号，执行物质识别。
9.根据权利要求7所述的探测系统，其中所述上位机还配置为：基于与A类和B类电极对应的探测信号，输出图像数据。
10.一种用于智能划分能区的探测方法，包括：
由探测器采集从探测对象透射的射线，产生探测信号，所述探测器的每一像素列包括一个A类电极和多个B类电极，且沿探测对象的移动方向依次布置所述A类电极和所述B类电极，使得从探测对象透射的射线先进入A类电极，随后进入B类电极；
基于与A类电极对应的探测信号，得到探测对象的图像数据，并基于图像数据估计探测对象的物质成分；
根据所估计的物质成分，调整用于能区划分的一个或多个阈值；以及
根据所调整后的阈值来确定与B类电极对应的探测信号的能区，并计算在每个能区中的信号数目。
CN201610797192.2A 2016-08-31 2016-08-31 探测器及用于智能划分能区的探测系统和方法 Active CN106124539B (zh)

Priority Applications (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201610797192.2A CN106124539B (zh) 2016-08-31 2016-08-31 探测器及用于智能划分能区的探测系统和方法
US15/602,478 US20180059264A1 (en) 2016-08-31 2017-05-23 Detector, and detecting system and method for dividing energy regions intelligently
EP17173795.0A EP3290957B1 (en) 2016-08-31 2017-05-31 Detector, and detecting system and method for dividing energy regions intelligently

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201610797192.2A CN106124539B (zh) 2016-08-31 2016-08-31 探测器及用于智能划分能区的探测系统和方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN106124539A true CN106124539A (zh) 2016-11-16
CN106124539B CN106124539B (zh) 2023-05-12

Family

ID=57271452

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201610797192.2A Active CN106124539B (zh) 2016-08-31 2016-08-31 探测器及用于智能划分能区的探测系统和方法

Country Status (3)

Country Link
US (1) US20180059264A1 (zh)
EP (1) EP3290957B1 (zh)
CN (1) CN106124539B (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114595497A (zh) * 2022-01-29 2022-06-07 中铁北京工程局集团有限公司 一种隐伏溶洞智能探测方法及系统

Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003194953A (ja) * 2001-12-25 2003-07-09 Toden Kogyo Co Ltd 放射線測定プログラム及び放射線測定器
CN1442115A (zh) * 2001-10-11 2003-09-17 西门子公司 产生三维、多分辨率受检体立体图像的方法
CN101210971A (zh) * 2006-12-31 2008-07-02 同方威视技术股份有限公司 一种放射性物质射线能区识别方法及射线能区探测系统
CN101405620A (zh) * 2006-03-23 2009-04-08 浜松光子学株式会社 放射线检测器及放射线检测方法
CN101576516A (zh) * 2008-05-09 2009-11-11 同方威视技术股份有限公司 气体辐射探测器及辐射成像系统
CN102449504A (zh) * 2009-06-01 2012-05-09 皇家飞利浦电子股份有限公司 具有改进的量化能力的pet探测器系统
CN102483965A (zh) * 2009-05-26 2012-05-30 拉皮斯坎系统股份有限公司 识别特定目标项目的x 射线层析检查系统
US20130148873A1 (en) * 2011-12-07 2013-06-13 Jerome Stephen Arenson System and apparatus for classifying x-ray energy into discrete levels
CN105182402A (zh) * 2015-09-29 2015-12-23 沈阳东软医疗系统有限公司 一种闪烁晶体探测器增益的校正方法和装置
CN206057219U (zh) * 2016-08-31 2017-03-29 同方威视技术股份有限公司 探测器及用于智能划分能区的探测系统

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9101273B2 (en) * 2012-06-22 2015-08-11 Kabushiki Kaisha Toshiba Apparatus, detector, and method for applying a pixel by pixel bias on demand in energy discriminating computed tomography (CT) imaging

Patent Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1442115A (zh) * 2001-10-11 2003-09-17 西门子公司 产生三维、多分辨率受检体立体图像的方法
JP2003194953A (ja) * 2001-12-25 2003-07-09 Toden Kogyo Co Ltd 放射線測定プログラム及び放射線測定器
CN101405620A (zh) * 2006-03-23 2009-04-08 浜松光子学株式会社 放射线检测器及放射线检测方法
CN101210971A (zh) * 2006-12-31 2008-07-02 同方威视技术股份有限公司 一种放射性物质射线能区识别方法及射线能区探测系统
CN101576516A (zh) * 2008-05-09 2009-11-11 同方威视技术股份有限公司 气体辐射探测器及辐射成像系统
CN102483965A (zh) * 2009-05-26 2012-05-30 拉皮斯坎系统股份有限公司 识别特定目标项目的x 射线层析检查系统
CN102449504A (zh) * 2009-06-01 2012-05-09 皇家飞利浦电子股份有限公司 具有改进的量化能力的pet探测器系统
US20130148873A1 (en) * 2011-12-07 2013-06-13 Jerome Stephen Arenson System and apparatus for classifying x-ray energy into discrete levels
CN105182402A (zh) * 2015-09-29 2015-12-23 沈阳东软医疗系统有限公司 一种闪烁晶体探测器增益的校正方法和装置
CN206057219U (zh) * 2016-08-31 2017-03-29 同方威视技术股份有限公司 探测器及用于智能划分能区的探测系统

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114595497A (zh) * 2022-01-29 2022-06-07 中铁北京工程局集团有限公司 一种隐伏溶洞智能探测方法及系统

Also Published As

Publication number Publication date
CN106124539B (zh) 2023-05-12
EP3290957B1 (en) 2020-11-11
US20180059264A1 (en) 2018-03-01
EP3290957A1 (en) 2018-03-07

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US10234572B2 (en) Multiple spatial resolution scintillation detectors
Barrett et al. Maximum-likelihood methods for processing signals from gamma-ray detectors
EP3290956B1 (en) Semiconductor detector
EP2649470B1 (en) Direct conversion x ray detector
CN105242300B (zh) 半导体探测器的信号处理方法及装置
Alam et al. Recent progress in CdZnTe based room temperature detectors for nuclear radiation monitoring
US20120043467A1 (en) Single plane compton camera
Ariño-Estrada et al. First Cerenkov charge-induction (CCI) TlBr detector for TOF-PET and proton range verification
CN113031046B (zh) 核辐射探测成像的装置及联合成像的方法
CN103424765A (zh) 半导体放射线检测器及使用它的核医学诊断装置
Bolotnikov et al. Rejecting incomplete charge-collection events in CdZnTe and other semiconductor detectors
Abbene et al. Potentialities of high-resolution 3-D CZT drift strip detectors for prompt gamma-ray measurements in BNCT
Gu et al. A DOI detector with crystal scatter identification capability for high sensitivity and high spatial resolution PET imaging
CN206057219U (zh) 探测器及用于智能划分能区的探测系统
Veale et al. Improved spectroscopic performance in compound semiconductor detectors for high rate X-ray and gamma-ray imaging applications: A novel depth of interaction correction technique
US20130324847A1 (en) Radiation detection equipment and nuclear medicine diagnosis device
Guss et al. Comparison of CeBr3 with LaBr3: Ce, LaCl3: Ce, and NaI: Tl detectors
CN106124539A (zh) 探测器及用于智能划分能区的探测系统和方法
Herrera et al. LISe pixel detector for neutron imaging
Lee et al. Performance evaluation of a small CZT pixelated semiconductor gamma camera system with a newly designed stack-up parallel-hole collimator
Lee et al. Comparison of photon counting and conventional scintillation detectors in a pinhole SPECT system for small animal imaging: Monte Carlo simulation studies
Li et al. DOI correction for gamma ray energy reconstruction based on energy segment in 3D position-sensitive CdZnTe detectors
Bell et al. Neutron detection with LiInSe2
Yang et al. Effect of CZT system characteristics on Compton scatter event recovery
CN107797133A (zh) 多能区信号处理装置及多能区辐射探测系统和方法

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant