买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

申请/专利权人：成都理工大学工程技术学院

摘要：本发明涉及一种层析γ扫描线衰减系数重建方法，包括步骤：S1、建立核废物包装体的体素模型；S2、对步骤S1得到的体素模型进行逐层扫描，并运用蒙特卡洛模拟的方式获取原始数据；S3、对步骤S2得到的原始数据进行计算并构建质量衰减系数和线性方程组；S4、采用SIRT‑DROP的对角松弛正交投影方法对步骤S3得到的质量衰减系数和线性方程组进行求解，得到各层每个特征能量下体素的线性衰减系数。本发明采用了SIRT‑DROP的对角松弛正交投影方法，该算法是一种同时迭代重建技术，具有较强的抗噪声能力，并以启发式的方式来包含系数矩阵的稀疏性，有效地减小了误差，提高层析γ扫描衰减系数重建的效果，同时提升收敛速度，在噪声大、测量数据不完全的情况更具有优越性。

主权项：1.一种层析γ扫描线衰减系数重建方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、建立核废物包装体的体素模型；S2、对步骤S1得到的体素模型进行逐层扫描，并运用蒙特卡洛模拟的方式获取原始数据；S3、对步骤S2得到的原始数据进行计算并构建质量衰减系数和线性方程组；S4、采用SIRT-DROP的对角松弛正交投影方法对步骤S3得到的质量衰减系数和线性方程组进行求解，得到各层每个特征能量下体素的线性衰减系数；具体过程为：S41、在计算断层扫描时，会产生带有噪声数据的大型线性方程组，其形式一般为： 其中为一个确切的数，δp是由加性噪声构成的扰动，x为所求解的线性衰减系数，A为径迹厚度矩阵；S42、对步骤S41中的离散数据建立第一层体素的方程组： S43、采用同时迭代重建技术，即所有方程在一次迭代中同时使用，表示为：xk+1＝xk+λkTATMp-Axk其中，k＝0、1、2、3……，λk为松弛因子，矩阵M和T对称正定，上式最终迭代收敛到minx||Ax-p||M的解x*，当且仅当0e≤λk≤2ρTATMA-∈时，如果x0∈RTAT，那么x*是最小T-1范数解的唯一解，其中∈是一个任意的小的定值；S44、假如1≥wi,i＝1,2，…,m，wi是矩阵A第i行的权重系数，定义Sj为A矩阵的第j行非零元素的个数，则Sj＝NNZaj,j＝1,2,3…,nT＝S-1，S＝diags1,s2，…,sn 其中，ai为矩阵的第i行的转置；S45、步骤S44以启发式的方式包含了A矩阵的稀疏性,最终表示为 S46、将步骤S3得到的数据带入步骤S41至S45的算法，将方程组中的每个子方程看成是空间区域中的一个超平面；S47、选取一个初始X0,以该初始值作为基点，先朝第一个超平面投影，投影所得到的值记为X1使所得到的投影数值能够满足第一个子方程；S48、以X1向第二个超平面投影得到X2，使X2能够满足第二个超平面对应的子方程,如此循环,直至投影完所有超平面，最终得到的值为Xm，然后再以该值作为基点，重复上述步骤，直到完成所规定的迭代次数，其对应的数学的迭代公式为步骤S45中公式；S49、重复步骤S41到S48的方法，得出每个特征能量下的每一层体素的线性衰减系数。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 成都理工大学工程技术学院 一种层析γ扫描线衰减系数重建方法