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公开(公告)号：CN118736047A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410848394.X
申请日：2024-06-27
申请人： 成都理工大学工程技术学院
IPC分类号： G06T11/00
摘要： 本发明属于透射成像重建技术领域，提出了基于改进OSEM算法的透射成像重建方法，主要方案包括：通过OSEM算法初步重建图像；设定规定迭代次数；通过SBTV进行迭代运算，完成图像全局初步去噪，并通过JEDA增强图像边缘文理，进行图像边缘去噪；判定迭代运算的实际迭代次数是否达到规定迭代次数，若达到，则表示达到收敛条件，此时输出重建图像，否则继续进行迭代运算，直至实际迭代次数达到规定迭代次数。本发明可以有效地改善图像过度平滑问题，更大程度地保留了图像细节信息，生成更高质量的重建图像。
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公开(公告)号：CN117409097B
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202311355793.4
申请日：2023-10-17
申请人： 成都理工大学工程技术学院 , 核工业西南物理研究院
IPC分类号： G06T11/00 , G01N23/046 , G06F17/11 , G06F17/12 , G06F17/16
摘要： 本发明公开了一种基于TGS透射实验的ADMM‑GMRES改进算法的评估方法及系统，涉及核材料非破坏性分析技术领域，包括：构建多个透射测量模型；引入ADMM算法和ADMM‑GMRES改进算法进行TGS透射实验，得到图像重建结果，记录两种算法的衰减系数重建值及对应的相对误差值对改进算法进行评估；同时对两种算法下的图像重建结果进行样条插值处理，以得到并根据透射测量模型在两种算法下的透射重建图像对ADMM‑GMRES改进算法进行评估；根据两个评估结果得到最终改进算法的评估结果。本方法通过TGS透射实验在稀疏角度下测量得到的投影数据，验证改进算法是否可以实现高精度图像重建以及提高图像重建的收敛速度。
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公开(公告)号：CN117033980A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202311130789.8
申请日：2023-09-02
申请人： 成都理工大学工程技术学院
IPC分类号： G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明提出了一种粒子相似性波形甄别方法、系统、设备及介质，涉及粒子探测领域。该方法包括：响应于脉冲信号超过预定的触发阈值，获取并基于获取的脉冲信号前后的采样点信息，生成数字波形Dn；将数字波形Dn串行或并行导入预先训练的RCNN模型中，得到与数字波形Dn维度一致的点火图，点火图携带有放大后的脉冲信号的波形特征信息；对点火图中携带波形特征信息的部分进行积分计算，得到甄别因子R；对甄别因子R依次进行直方统计和高斯拟合，以得到品质因子值FOM，以及根据3σ原理，计算伽马和中子甄别因子的分界值L；基于品质因子值FOM和分界值L，得到伽马和中子的甄别结果。该方案能够用以快速准确的进行粒子的相似波形甄别。
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公开(公告)号：CN115079244A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210762835.5
申请日：2022-06-30
申请人： 成都理工大学工程技术学院
摘要： 本发明提出了一种基于下降沿幅值百分点斜率的数字n/γ甄别方法，涉及中子探测的技术领域。包括通过采集卡在采集数字脉冲时，利用斜率法只需要找到对应脉冲的峰值，记录并保持峰值后两个幅值百分比点的采样点数，中间的冗余数据不予存储，有效节约运算时间。主要是利用中子和伽马射线的脉冲幅值、下降沿衰减速度的不同进行n/γ甄别。从而克服了电荷比较法，脉冲宽度法，脉冲梯度法，幅值未归一化将无法甄别的弊端。另外采用快速简便的实时甄别方法，甄别效果与现有成熟的电荷比较法相比较甄别能力相当，都考虑脉冲的幅值和时间两个信息量。但是数据存储和传输要求更低，甄别实时性更强。
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公开(公告)号：CN116819599B
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202211674599.8
申请日：2022-12-26
申请人： 成都理工大学工程技术学院
摘要： 本发明提出了一种中子‑伽马射线甄别方法、系统、设备及介质，涉及中子探测技术领域。该方法包括：获取中子‑伽马射线的数字波形Sn；将数字波形Sn送入预置的脉冲耦合神经网络中进行点火，得到对应的点火映射图；基于点火映射图包括的数字波形Sn的上升沿、下降沿与余晖效应部分进行积分处理，并根据积分结果生成对应的得到甄别因子R；基于甄别因子R建立预设甄别机制获取中子‑伽马射线的甄别结果信息。其通过优化中子‑伽马射线的甄别方法，可以在提高甄别效果的同时减少甄别耗时。相应的，该系统包括数据获取模块、点火映射模块、因子生成
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公开(公告)号：CN112505742B
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN202011234102.1
申请日：2020-11-07
申请人： 成都理工大学工程技术学院 , 核工业西南物理研究院
摘要： 本发明涉及辐射探测技术领域，尤其涉及基于下降沿积分的数字n‑γ甄别方法，探测器和采卡器对中子伽马混合场进行测量，每个信号取280个点，对脉冲信号中的双峰、平峰、叠峰信号进行剔除；剔除的脉冲信号进行幅值归一化处理；归一化后的脉冲信号进行滤波处理；中子和伽马脉冲信号下降沿差异最明显的一段，设置两个最优B类阈值线，两个最优B类阈值线段限制在宽度为11个点；用差分的方法分别对两个最优B类阈值线段中的中子和伽马脉冲信号进行积分；将差异最明显的段之间每个点的幅值进行求和分别得到中子脉冲下降沿积分值；用中子与伽马脉冲信号的下降沿积分值的大小差异作为甄别因子，得到中子和伽马脉冲信号的甄别效果分布曲线；使甄别效果更好。
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公开(公告)号：CN114822689A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210455886.3
申请日：2022-04-28
申请人： 成都理工大学工程技术学院
摘要： 本发明涉及基于GRNN的肿瘤基因点突变特征图谱提取与分类方法，包括以下步骤：S1、预处理：对基因样本数据进行预处理；S2、降维处理：采用主成分分析方法对预处理后的基因样本数据进行降维处理，得到基因样本数据的主成分分量；S3、分类模型训练和最优基因组合筛选：采用GRNN对主成分分量进行学习，训练网络权值，得到网络模型和最优基因组合；S4、采用步骤S3得到的网络模型对肿瘤样本基因进行分类，并采用留一检验法和独立检验法评估分类准确性。本发明利用GRNN对特征提取的基因进行分类，构建更具解释性的混合肿瘤基因分类模型，提高了基因表达谱数据的样本分类正确率，尤其是在分类样本较少,类别不平衡时具有明显的优势。
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公开(公告)号：CN112068177A
公开(公告)日：2020-12-11
申请号：CN202010955195.0
申请日：2020-09-11
申请人： 成都理工大学工程技术学院 , 核工业西南物理研究院
摘要： 本发明涉及α内污染监测领域，尤其涉及一种仿生α内污染计量监测装置，包括智能小车，控制器和与所述控制器通讯的远程控制平台；智能小车底盘上安装有通过步进电机控制的用于泵入监测区域空气的气泵，气泵出气端通过气管A连接有监测仓，监测仓任意一个侧壁连接有气管B，智能小车底盘上安装有用于监测监测仓中α内污染剂量的α能谱获取及分析系统。通过在控制器中预设人体呼吸频率，步进电机基于该人体呼吸频率控制气泵工作，实现了人体呼吸过程中所受的α内污染剂量，为人体所受剂量提供数据参考。
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公开(公告)号：CN117197280A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311343671.3
申请日：2023-10-17
申请人： 成都理工大学工程技术学院 , 核工业西南物理研究院
IPC分类号： G06T11/00
摘要： 本发明公开了一种总变分TV方法应用于透射重建中的优劣性评估方法，涉及图像重建技术领域。该方法包括：构建多个投射测量模型；基于多个投射测量模型，引入ART算法、SART算法、ART‑TV算法、SART‑TV算法进行TGS透射实验，以得到对应各个投射测量模型在四种算法下的图像重建结果；根据图像重建结果对总变分TV方法应用于透射重建中的优劣性进行评估，生成评估结果。本发明通过构建多种模型进行TGS透射实验，基于多个实验结果，对总变分TV方法应用于经典的代数迭代算法ART算法和SART算法中的图像重建效果进行有效验证，对总变分TV方法应用于透射重建中的优劣性进行精准全面的评估。
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公开(公告)号：CN115079244B
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202210762835.5
申请日：2022-06-30
申请人： 成都理工大学工程技术学院
摘要： 本发明提出了一种基于下降沿幅值百分点斜率的数字n/γ甄别方法，涉及中子探测的技术领域。包括通过采集卡在采集数字脉冲时，利用斜率法只需要找到对应脉冲的峰值，记录并保持峰值后两个幅值百分比点的采样点数，中间的冗余数据不予存储，有效节约运算时间。主要是利用中子和伽马射线的脉冲幅值、下降沿衰减速度的不同进行n/γ甄别。从而克服了电荷比较法，脉冲宽度法，脉冲梯度法，幅值未归一化将无法甄别的弊端。另外采用快速简便的实时甄别方法，甄别效果与现有成熟的电荷比较法相比较甄别能力相当，都考虑脉冲的幅值和时间两个信息量。但是数据存储和传输要求更低，甄别实时性更强。
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