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公开(公告)号：CN107229787A
公开(公告)日：2017-10-03
申请号：CN201710373342.1
申请日：2017-05-24
申请人： 南京航空航天大学
CPC分类号： G06F17/5009 , G01T1/36 , G06N3/088
摘要： 本发明公开了一种基于近似系数与深度学习的伽马能谱分析方法，包括以下步骤：采用蒙特卡洛方法对伽马探测器进行建模并模拟感兴趣核素能谱，得到模拟能谱；使用伽马探测器测量能谱，对能谱进行平滑处理和按照时间比例本底扣除，得到净计数谱；采用小波分解方法提取模拟能谱的近似系数，对模拟能谱的近似系数进行归一化处理，采用小波分解方法提取净计数谱的近似系数，对净计数谱的近似系数进行归一化处理；将模拟能谱的近似系数作为深度学习网络的训练样本从而预测伽马探测器实测的能谱中核素的组成。本发明通过提取模拟能谱的近似系数，采用模拟样本训练深度学习并将其用于实测能谱核素组成预测，以达到快速、稳定的能谱核素识别。
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公开(公告)号：CN105445777A
公开(公告)日：2016-03-30
申请号：CN201510863305.X
申请日：2015-12-01
申请人： 南京航空航天大学
CPC分类号： G01T1/02 , A61N5/1001
摘要： 本发明公开了一种硼中子俘获治疗剂量测量方法，包括根据注射含硼药物前与硼中子俘获治疗过程中单位体积切伦科夫光光强分布的差异，可实时确定含硼药物浓度分布；同时，根据硼中子俘获治疗过程中的单位体积切伦科夫光光强分布得到γ总剂量分布，依据热/超热中子与不同元素反应产生各类剂量之间的比例关系，进而最终得到硼中子俘获治疗剂量分布。本发明提供了一种能够考量含硼药物浓度分布、实时在线性好、测量简单的硼中子俘获治疗剂量测量方法，可有效确保硼中子俘获治疗的疗效及保障患者辐射安全。
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公开(公告)号：CN114596460B
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202210035596.3
申请日：2022-01-13
申请人： 南京航空航天大学
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/084
摘要： 本申请公开了一种基于编码板的超高速射线图像识别方法，包括：获得多个经过射线的输入图像；根据具有多像素的像素化探测器的探头像素和输入图像的分类数量，构建神经网络，并利用多个输入图像对神经网络进行训练和验证，得到训练验证后的神经网络，其中训练验证后的神经网络包括权重信息，且能够输出输入图像的识别结果；提取权重信息，构建多个输入图像对应的编码板，编码板能够通过对射线强度进行不同程度的衰减，实现权重计算过程；通过在探测器前安装编码板，使得射线穿过后被探测器探测，探测器将其转化为脉冲光电信号，再将探测器每一个像素产生的的脉冲光电信号按照训练验证后的神经网络中的对应关系连接，得到目标物体的识别结果。
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公开(公告)号：CN118039432B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410431320.6
申请日：2024-04-11
申请人： 南京航空航天大学
摘要： 本发明涉及半导体掩膜板技术领域，公开了一种利用单掩膜技术生产半导体掩膜板的方法，方法包括：制备三层结构的板料；以第一层结构的贯穿孔洞作为掩膜对第二层结构进行蚀刻，形成贯穿的单锥形孔洞，第二层结构的上表面形成的孔洞半径为90μm，第二层结构的下表面形成的孔径为45μm，第二层结构的厚度为50μm；其中，对第二层结构进行蚀刻所用的蚀刻液包括氢氧化钾和/或氢氧化钠、乙二胺、乙醇、四乙基氢氧化铵；以第二层结构下表面的孔洞作为掩膜对第三层结构进行蚀刻。本发明采用单掩膜技术进行制备，制备过程简便易操作，不受对准机器限制，能够实现大面积生产，且该方法制备的掩膜板的孔径和孔的形貌可以实现更好的电子放大增益。
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公开(公告)号：CN118039432A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410431320.6
申请日：2024-04-11
申请人： 南京航空航天大学
摘要： 本发明涉及半导体掩膜板技术领域，公开了一种利用单掩膜技术生产半导体掩膜板的方法，方法包括：制备三层结构的板料；以第一层结构的贯穿孔洞作为掩膜对第二层结构进行蚀刻，形成贯穿的单锥形孔洞，第二层结构的上表面形成的孔洞半径为90μm，第二层结构的下表面形成的孔径为45μm，第二层结构的厚度为50μm；其中，对第二层结构进行蚀刻所用的蚀刻液包括氢氧化钾和/或氢氧化钠、乙二胺、乙醇、四乙基氢氧化铵；以第二层结构下表面的孔洞作为掩膜对第三层结构进行蚀刻。本发明采用单掩膜技术进行制备，制备过程简便易操作，不受对准机器限制，能够实现大面积生产，且该方法制备的掩膜板的孔径和孔的形貌可以实现更好的电子放大增益。
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公开(公告)号：CN118032831A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410431415.8
申请日：2024-04-11
申请人： 南京航空航天大学
IPC分类号： G01N23/207
摘要： 本发明提出了一种基于气体探测器的粉末衍射分析方法和装置，涉及中子粉末衍射分析技术领域，针对现有衍射中子探测设备存在的不足，如3He计数管价格高昂，GEM探测器中子探测效率不够高、检测角度受限、检测结果准确性低的问题，本发明采用环形的中子探测装置，并针对环形探测装置设计与漂移电极垂直的中子转换体，以全方位统计衍射中子的数量，并且在读出电极上设置多个信号采集模块，分析得到多个衍射谱，通过多个衍射谱的对比达到去噪的效果，实现了全方位、高精度、低成本的检测效果。
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公开(公告)号：CN113777648B
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202111056477.8
申请日：2021-09-09
申请人： 南京航空航天大学
摘要： 本申请公开了一种基于随机编码与神经网络探测器成像的方法，包括：S1、获得多个穿过编码准直器的编码图像信息；S2、将所述编码图像信息划分为训练集和测试集，利用所述训练集构建反向神经网络模型；S3、利用所述训练集对所述反向神经网络模型进行训练，获得训练后的神经网络模型，再利用所述测试集对所述训练后的神经网络模型进行测试；S4、若测试结果中放射源位置识别准确率、放射源数量识别准确率、解码图像信噪比满足预设值时，则神经网络模型训练完成后即为探测器成像方法，若测试结果达不到要求，则重复步骤S2、S3、S4。使用本发明方法得到的图像结果可以准确反应放射源的真实位置信息，同时相比于传统方法具有更高的信噪比和图像清晰度。
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公开(公告)号：CN113721613B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202110968071.0
申请日：2021-08-23
申请人： 南京航空航天大学
IPC分类号： G05D1/02
摘要： 本申请提供了一种基于深度强化学习的机器人自主寻源方法及装置。所述方法包括：建立放射源计数衰减模型和放射源计数分布模型；基于实际环境，建立寻源模拟环境，所述寻源模拟环境包括探测器、放射源和屏蔽物；基于所述放射源计数衰减模型和放射源计数分布模型，利用所述探测器在所述寻源模拟环境中沿着不同路径测量不同位置的所述放射源的放射性活度，并依据价值函数，确定探测器在每个状态下，不同动作对应的价值函数值，多次训练后以建立深度强化学习模型；基于所述深度强化学习模型，在实际环境中找到放射源。
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公开(公告)号：CN114897800A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210437126.X
申请日：2022-04-22
申请人： 南京航空航天大学 , 苏州热工研究院有限公司
摘要： 本申请提出一种基于SiC神经网络芯片的超高速X射线图像识别方法及装置，所述方法包括利用SiC探测器构建类人眼视觉神经系统的SiC神经网络芯片，使所述SiC神经网络芯片具有超高速X射线图像感知能力，经过X射线图像数据集训练后，构成所述装置；所述装置具体包括：SiC神经网络芯片，所述SiC神经网络芯片是经过特殊排布的SiC阵列探测器，用于接收X射线，并将所述X射线转化为电信号；像素权重调制单元，为所述SiC阵列探测器提供反向偏压，使所述SiC阵列探测器的每一个像素对X射线具有不同的响应能力；信号读出系统，接收并处理所述电信号，输出象征图像识别结果的信号矩阵。该方法及装置适用于强辐射场的X射线图像超高速识别，可突破现有X射线图像识别方法与装置的速度极限。
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公开(公告)号：CN114595740A
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202210035471.0
申请日：2022-01-13
申请人： 南京航空航天大学
IPC分类号： G06K9/62 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本申请公开一种基于光电探测器的超高速射线图像识别方法，包括：获得多个经X射线穿过物体后的输入图像；搭建神经网络，并利用多个输入图像对神经网络进行训练和验证，得到训练验证后的神经网络，其中训练验证后的神经网络包括权重信息，且能够输出输入图像的类别信息；提取权重信息，构建多个输入图像对应的光电探测器的偏压处理器，偏压处理器能够通过对光电探测器的输出脉冲光电信号进行相应调整，实现神经网络的权重计算过程；利用偏压装置对光电探测器的电压进行不同的偏压调整，使得调整后的光电探测器将探测到的每一个像素产生的的脉冲光电信号也进行相应调整后，再按照神经网络中的对应关系连接，即可得到目标物体X射线图像的识别结果。
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