Xây dựng thuật toán tái tạo ảnh trong thời gian thực cho hệ thiết bị xạ hình Compton Camera
JST: Engineering and Technology for Sustainable Development
Vol. 1, Issue 2, April 2021, 101-107
Xây dựng thuật toán tái tạo ảnh trong thời gian thực
cho hệ thiết bị xạ hình Compton Camera
Development of Image Reconstruction Algorithm in Realtime for Compton Camera Systems
Bùi Ngọc Hà*, Trần Thùy Dương, Nguyễn Đức Kiên
Trường Đại học Bách khoa Hà Nội, Hà Nội, Việt Nam
*Email: [email protected]
Tóm tắt
Compton Camera là kỹ thuật xạ hình trong đó sử dụng nguyên lý của tương tác tán xạ Compton để tái tạo
hình ảnh phân bố của nguồn bức xạ. Compton Camera là kỹ thuật xạ hình 3 chiều, có độ nhạy cao, góc
nhìn rộng và dải năng lượng chụp cao hơn nhiều so với kỹ thuật xạ hình truyền qua. Ngoài ra, kỹ thuật xạ
hình Compton Camera không sử dụng hệ chuẩn trực cơ khí nên có kích thước nhỏ gọn, phù hợp với các
ứng dụng di động, kiểm soát an ninh, dò tìm nguồn bức xạ và cả ứng dụng trong y tế. Trong bài báo này,
nhóm tác giả xây dựng thuật toán tái tạo hình ảnh cho thiết bị xạ hình Compton Camera sử dụng dữ liệu từ
mô phỏng Monte Carlo. Chất lượng hình ảnh và các thông số của thuật toán sẽ được đánh giá chi tiết nhằm
xác định khả năng ứng dụng trong thực tế.
Từ khóa: Compton Camera, kỹ thuật xạ hình, tái tạo hình ảnh, mô phỏng Monte Carlo.
Abstract
Compton Camera is a imaging technique that uses the principle of Compton scattering interaction to
reproduce the distribution image of the radiation source. Compton Camera is a 3-D imaging technique,
which has a high sensitivity, wide viewing angle and a range of shooting energy that is much higher than the
transmissive imaging technique. In addition, the Compton Camera imaging technique does not use a
mechanical collimation system, so it is compact in size, suitable for mobile applications, security control,
radiation source detection and medical applications. In this paper, the authors built an image reconstruction
algorithm for Compton Camera imaging equipment using data from Monte Carlo simulation. The image
quality and the parameters of the algorithm will be evaluated in detail to determine the practical applicability.
Keywords: Compton Camera, image reconstruction, radiography, Monte Carlo simulation.
1. Mở đầu*
được ghi nhận mà không cần phải tiến hành phép quét
xung quanh đối tượng. Chính vì những ưu điểm này
mà Compton Camera đã được ứng dụng rất nhiều
trong thực tế như: xác định vị trí các ngôi sao bức xạ
vũ trụ; quản lý chất thải từ nhà máy điện hạt nhân,
theo dõi nguồn phóng xạ với độ nhạy cao và nhận
diện vị trí nguồn bức xạ trong không gian 3 chiều [2].
Bên cạnh đó, Compton Camera còn được ứng dụng
trong y tế, thay thế cho Gamma camera truyền qua
của kỹ thuật chụp hình cắt lớp phát xạ đơn photon
(SPECT) hoặc sử dụng để giám sát liều trong quá
trình xạ trị [3-6].
Kể từ khi tia X được phát hiện lần đầu tiên vào
những năm 1895, kỹ thuật xạ hình đã có những bước
phát triển vượt bậc ứng dụng chẩn đoán, kiểm tra cả
trong y tế lẫn công nghiệp. Compton Camera là kỹ
thuật xạ hình đầu tiên được phát triển những năm
1970 bởi Singh và cộng sự [1], với mục đích dùng để
xác định vị trí của các ngôi sao bức xạ, dần dần kỹ
thuật này được phát triển ứng dụng trong công nghiệp
và y tế. Compton Camera sử dụng tính chất phân bố
năng lượng theo góc của tán xạ Compton nhằm xác
định được hướng tới của tia bức xạ từ đó xây dựng
hình ảnh. Ưu điểm của Compton Camera so với kỹ
thuật chụp ảnh bức xạ truyền qua thông thường đó là
có trường nhìn rộng, có khả năng quan sát rộng lên
tới gần 180o, có khả năng ghi đo năng lượng cao lên
tới cỡ 10MeV. Bản chất của tán xạ Compton đã cho
biết thông tin về hướng tới của chùm tia bức xạ từ đó
không cần phải sử dụng cơ cấu định hướng chùm tia,
điều này tạo ưu thế nâng cao độ nhạy cho Compton
Camera. Ngoài ra, Compton Camera còn cho biết vị
trí trong không gian 3 chiều của nguồn bức xạ đang
Tại Việt Nam hiện nay, có khoảng hơn 4000 cơ
sở sử dụng thiết bị hoặc nguồn bức xạ, với số lượng
khá lớn, ứng dụng trong Y tế và Công nghiệp. Do đó,
việc quan trắc và kiểm soát các nguồn phóng xạ này
cũng đang là một bài toán rất cấp thiết. Kỹ thuật xạ
hình Compton Camera với các ưu điểm như đã trình
bày ở trên có thể giúp giải quyết các bài toán quan
trắc, kiểm soát, cảnh báo, tìm nguồn bức xạ hiện nay
tại Việt Nam. Tuy nhiên, trong những năm qua, kỹ
thuật xạ hình Compton Camera chưa được các nhóm
nghiên cứu trong nước quan tâm nghiên cứu và phát
triển do cấu hình của hệ khá phức tạp, yêu cầu cao về
độ chính xác hình học cũng như đòi hỏi sự đầu tư
không nhỏ vào việc xây dựng thuật toán, chương
ISSN: 2734-9381
Received: February 24, 2020; accepted: August 31, 2020
101
JST: Engineering and Technology for Sustainable Development
Vol. 1, Issue 2, April 2021, 101-107
trình tái tạo hình ảnh cho hệ. Nhận thấy sự cần thiết
Tấm tán xạ và hấp thụ là ma trận đầu dò có khả
năng ghi nhận vị trí tương tác, từ đó giúp ta xác định
được hướng của tia tán xạ. Vị trí (phân bố) của nguồn
phóng xạ là giao điểm của các mặt nón nhận điểm
tương tác trên tấm tán xạ làm đỉnh nón và đường sinh
là các đường tạo với tia tán xạ một góc θ như đã tính
toán từ công thức (1).
của kỹ thuật xạ hình Compton Camera tại Việt Nam,
nhóm tác giả đã bắt đầu nghiên cứu về hệ thiết bị xạ
hình này trong vài năm gần đây. Trong bài báo này
nhóm tác giả sẽ trình bày những kết quả bước đầu của
mình trong việc nghiên cứu hệ Compton Camera
thông qua việc xây dựng thành công chương trình tái
tạo hình ảnh cho hệ sử dụng thuật toán chiếu ngược
hình nón, tự xây dựng ma trận Euler sử dụng cho
phép quay mặt nón chính tắc trước khi chiếu ngược.
Bài báo tập trung vào việc xây dựng thuật toán tái tạo
hình ảnh của kỹ thuật Compton Camera, dữ liệu đầu
vào thu được thông qua phương pháp mô phỏng
Monte-Carlo sẽ không được tình bày chi tiết trong bài
báo này.
2.2. Thuật toán tái tạo hình ảnh Compton Camera
Có nhiều phương pháp được sử dụng để tái tạo
hình ảnh thu nhận được từ hệ Compton Camera như
phương pháp chiếu ngược hình nón, phương pháp cực
đại hóa kỳ vọng (Expection Maximization – EM),
phương pháp chiếu ngược có lọc, phương pháp lặp
đại số. Trong bài báo này, nhóm tác giả tập trung vào
nghiên cứu và xây dựng chương trình tái tạo ảnh dựa
trên thuật toán chiếu ngược hình nón. Đây là phương
pháp đơn giản, không đòi hỏi quá cao về cấu hình
thiết bị và đặc biệt có thể tái tạo hình ảnh trong thời
gian thực, do đó có thể áp dụng cho thiết bị thực tế
chế tạo sau này.
2. Phương pháp nghiên cứu
2.1. Nguyên lý của hệ Compton Camera
Tán xạ Compton là tương tác của tia bức xạ tới
với lớp điện tử của nguyên tử, trong đó bức xạ không
bị hấp thụ hết mà chỉ truyền một phần năng lượng của
mình cho điện tử lùi. Tia gamma tán xạ có năng
lượng nhỏ hơn tia tới và bị lệch đi một góc so với
phương tia tới. Nếu xác định được vị trí tán xạ
Compton, đồng thời ghi nhận được vị trí cũng như
năng lượng của tia tán xạ, ta có thể xác định được
hướng của tia tới. Đây chính là nguyên lý cơ bản của
kỹ thuật Compton Camera.
Hình 2. Minh họa quá trình chiếu ngược hình nón
Bản chất của phương pháp này là không gian
chứa nguồn bức xạ (chưa biết) sẽ được phân đoạn
thành những ô thể tích nhỏ (voxel). Từ các cặp điểm
tương tác phù hợp trên tấm tán xạ và tấm hấp thụ ta
sẽ tính được hướng của tia tán xạ và góc tán xạ (θ).
Từ các điểm tương tác trên tấm tán xạ, một hình nón
sẽ được dựng (chiếu ngược) với đỉnh nón là điểm
tương tác, trục của nón là hướng tán xạ và đường sinh
là đường hợp với góc tán xạ một góc θ. Giao điểm
của tất cả các mặt nón mô tả vị trí và phân bố của
nguồn phóng xạ trong không gian đã khai báo như
được minh họa trong hình 2. Hình ảnh Compton
Camera thu được là hình ảnh chứa tiết diện của các
mặt nón với mặt phẳng ảnh trong không gian ảnh 3
chiều, trong đó vị trí nguồn là vị trí có số lượng
đường tiết diện giao cắt nhau lớn, tương ứng với
cường độ mức xám lớn. Sử dụng kỹ thuật cắt ngưỡng
ta sẽ thu được hình ảnh thực tế của nguồn phóng xạ
và xác định được vị trí của nguồn.
Hình 1. Sơ đồ nguyên lý của một hệ Compton
Camera
Hình 1 trình bày sơ đồ nguyên lý của một hệ
Compton Camera. Thông thường, hệ bao gồm hai ma
trận đầu dò có khả năng ghi nhận năng lượng và vị trí
tương tác. Tấm S là tấm tán xạ, có bề dày đủ mỏng
sao cho chỉ có các tương tác tán xạ xảy ra trong đó.
Tấm A là tấm hấp thụ có bề dảy đủ lớn sau cho có thể
hấp thụ hoàn toàn bức xạ tán xạ đi ra từ tấm tán xạ S.
Bằng cách ghi nhận đồng thời cả hai năng lượng hấp
thụ và vị trí tương tác trên hai tấm hấp thụ và tán xạ
ta có thể xác định được năng lượng bức xạ tới
E=E1+E2, đồng thời góc giữa tia tán xạ được xác
định như sau:
Giả sử tấm tán xạ và tấm hấp thụ vuông góc với
trục z của hệ trục tọa độ oxyz, tấm tán xạ nằm tại vị
trí z = z1, khoảng cách giữa hai tấm đầu dò là d và giả
1
1
cos 1 m0c2
(1)
E
E2
102
JST: Engineering and Technology for Sustainable Development
Vol. 1, Issue 2, April 2021, 101-107
Bắt đầu
Kích thước vùng không gian quan sát Vol(X,Y,Z)
Nhập ma trận Euler: ME
Đọc số lượng sự kiện N từ file kết quả mô phỏng
S
i <N
Đ
Đọc năng lượng và tọa độ của
điểm tán xạ (E1i, P1i) và điểm hấp thụ (E2i, P2i)
cosθ=1+m0*c**2(1/(E1i+E2i)-1/E2i
Đ
Bán kính mặt nón tại chiều cao x
z<Z
r = z/tanθ
φ <360
S
x = r*cos(φ); y = r*sin(φ)
Nhân x, y, z với ma trận Euler
[x’,y’,z’] = ME*[x,y,z]
S
x<X, y<Y
Đ
Vol[x’, y’, z’] = Vol[x’, y’, z’]+1
Lưu kết quả
Kết thúc
Hình 3. Sơ đồ thuật toán tái tạo hình ảnh Compton camera
103
JST: Engineering and Technology for Sustainable Development
Vol. 1, Issue 2, April 2021, 101-107
sử bề dày của tấm tán xạ đủ mỏng để sao cho vị trí
tiếp phương trình hình nón bất kỳ cực kỳ phức tạp,
đặc biệt với việc tính toán trên máy tính. Do đó, để
tìm giao điểm của các hình nón này, trước tiên ta xây
dựng phương trình chính tắc của mặt nón trong không
gian 3 chiều (trục nón vuông góc với mặt phẳng OXY
và góc mở của nón bằng góc lệch tán xạ θ), sau đó sử
dụng phép quay Euler để quay toàn bộ nón sao cho
trục của nón chính tắc trùng với trục của nón thực tế
trong công thức (2). Hình nón cần tìm có thể thu được
bằng cách thực hiện phép biến đổi Euler với mỗi
điểm thuộc hình nón chính tắc:
của đỉnh nón đều có tọa độ z giống nhau. Đối với mỗi
tương tác phù hợp, gọi điểm tán xạ có tọa độ
P1(x1, y1, z0), tọa độ của điểm hấp thụ P2(x2, y2, z2). Ta
có phương trình của trục nón có thể được miêu tả như
sau:
x x1
y y1
z z1
(2)
x1 x2 y1 y2 z1 z2
Vì vị trí của P1 và P2 hoàn toàn ngẫu nhiên nên
trục của nón sẽ có phương bất kỳ, việc xây dựng trực
'
x
cos cos sin sin cos cos sin cos sin cos sin sin
X
y' cos sin -sin sin sin cos cos
cos sin sin sin cos
cos cos
Y
z'
sin
-sin cos
Z
trong đó (x’, y’, z’) là tọa độ của các điểm thuộc mặt
nón cần tìm, (X, Y, Z) là tọa độ của các điểm thuộc
mặt nón chính tắc. Trong không gian 3 chiều chứa
nguồn đã xây dựng trước đó, các pixel có tọa độ
thuộc mặt nón vừa xây dựng sẽ được tăng một giá trị
mức xám. Phân bố của nguồn thể hiện số lần giao cắt
của các mặt nón, hay nói cách khác phân bố của
nguồn sẽ được thể hiện thông qua phân bố cường độ
mức xám của ảnh. Như vậy, vị trí và hình ảnh tái tạo
của nguồn sẽ được xác định. Sơ đồ thuật toán được
thể hiện như trong hình 3.
Hình ảnh tái tạo của Compton Camera chụp với
nguồn điểm có tọa độ (0,0,45) trong trường hợp 1
được thể hiện trong hình 4. Không gian tái tạo 3D của
hình ảnh là một hình hộp có kích thước
100x100x100 cm, trục z chạy qua tâm của hình hộp
và vuông góc với các lát cắt 2D chứa hình ảnh của vật
thể. Mỗi lát cắt 2D có số lượng điểm ảnh là
1000x1000 điểm ảnh. Ta có thể thấy vị trí của nguồn
là giao điểm của các hình elip nằm trên mặt phẳng
z = 45.
Trong bài báo này, số liệu dùng để tái tạo hình
ảnh được lấy từ việc mô phỏng Monte Carlo trên
phần mềm MCNP sử dụng thẻ theo dõi hạt (Partical
Tracking – Ptrac), cấu hình của hệ mô phỏng bao
gồm hai mảng đầu dò: một tấm tán xạ có kích thước
10 x 10 x 2 cm (dài x rộng x bề dày); tấm hấp thụ có
kích thước 10 x 10 x 10 cm (dài x rộng x bề dày),
khoảng cách giữa tấm tán xạ và tấm hấp thụ là 4cm.
Toàn bộ hệ mô phỏng được đặt trong hệ trục tọa độ
OXYZ với trục OZ vuông góc và đi qua tâm của các
đầu dò, mặt trên của tấm hấp thụ nằm tại vị trí
z = 10,5 cm và mặt trên của tấm tán xạ nằm tại vị trí
z = 15 cm. Ngôn ngữ lập trình được sử dụng trong
nghiên cứu là ngôn ngữ Python, phiên bản 3.7.
3. Kết quả và thảo luận
Dữ liệu để tái tạo hình ảnh của hệ Compton
Camera được lấy từ kết quả mô phỏng ứng với ba
trường hợp khác nhau. Trường hợp 1: trong không
gian mô phỏng có một nguồn điểm nằm tại vị trí có
tọa độ (0,0,45) cm. Trường hợp 2: trong không gian
mô phỏng có ba nguồn điểm lần lượt nằm tại các vị
trí (0,0,45) cm, (7,7,35) cm và (7,-7,35) cm. Trường
hợp 3: trong không gian mô phỏng có một nguồn
hình xuyến có tâm xuyến nằm tại vị trí (0,0,45) cm
bán kính xuyến 3 cm dày 0,5 cm.
Hình 4. Hình ảnh tái tạo của nguồn điểm
Do thăng giáng năng lượng hấp thụ trong thể tích
của mỗi ô trong đầu dò và sai số vị trí nên giao điểm
của các hình nón không hội tụ tuyệt đối tại một điểm.
Để đánh giá độ hội tụ của các đường giao, ta biểu
diễn đồ thị của hình cắt 1 chiều XX’ và YY’. Đây là
hai đường thẳng vuông góc đi qua nguồn điểm như
được chỉ ra trên hình 4.
104
JST: Engineering and Technology for Sustainable Development
Vol. 1, Issue 2, April 2021, 101-107
Hình 5. Cường độ mức xám của ảnh trên hai đường XX’ và YY’
Hình 6. Ảnh của nguồn tại các lát cắt khác nhau ứng với mức cắt ngưỡng 14000
(a)
(b)
(c)
Hình 7. Ảnh tái tạo của 3 nguồn điểm và nguồn xuyến: (a) - ảnh 3 nguồn điểm tại vị trí z = 45cm; (b) ảnh 3
nguồn điểm tại vị trí z = 35cm; (c) - ảnh nguồn hình xuyến tại vị trí z = 45cm
Hình 5 biểu diễn cường độ mức xám của ảnh
trên hai đường thẳng XX’ và YY’, pixel có số lần
giao nhau của các hình elip càng lớn thì giá trị mức
xám càng cao. Ta có thể thấy điểm có giá trị mức
xám lớn nhất nằm trên tọa độ (0,0) trên mặt phẳng
chứa nguồn. Như vậy, thông qua việc xác định cường
độ mức xám tại các vị trí trên ảnh tái tạo 2D, chúng ta
có thể xác định được chính xác tọa độ theo trục Ox và
Oy của nguồn.
nguồn theo trục Oz và thu hình ảnh chính xác của
nguồn. Chúng tôi thực hiện việc cắt ngưỡng để loại
bỏ giá trị các pixel nằm dưới ngưỡng phù hợp tại các
lát cắt khác nhau. Hình 6 chỉ ra hình ảnh của nguồn
tại các lát cắt có tọa độ Z lần lượt là 44, 45, 46 cm sau
khi đã cắt ngưỡng cường độ mức xám với giá trị
14000. Lát cắt ứng với Z=45 cm cho hình ảnh hội tụ
và có cường độ mức xám cao nhất sẽ là lát cắt chứa
nguồn. Như vậy, vị trí của nguồn được xác định
thông qua việc tái tạo ảnh từ hệ Compton Camera là
(0, 0, 45), đúng với vị trí đã đưa ra ban đầu.
Không gian tái tạo được chia thành các lát cắt
khác nhau theo trục Oz. Để xác định được vị trí của
105
JST: Engineering and Technology for Sustainable Development
Vol. 1, Issue 2, April 2021, 101-107
tác lần lượt là 10, 50, 100 và 200 sự kiện. Kết quả của
Thực hiện việc cắt ngưỡng tương tự đối với ảnh
chụp trong trường hợp 2 (3 nguồn điểm) và trường
hợp 3 (nguồn hình xuyến), chúng tôi thu được ảnh
của nguồn được thể hiện trên hình 7. Hình 7.a và 7.b
mô tả ảnh chụp từ 3 nguồn điểm tại các mặt phẳng
ảnh x = 45 cm và z = 35 cm tương ứng. Vị trí hình
ảnh của nguồn tương đối chính xác so với tọa độ
điểm nguồn được khai báo trong mô phỏng. Hình 7.c
mô tả ảnh chụp từ nguồn hình xuyến tại mặt phẳng
z = 45 cm. Ta thấy tọa độ của hình xuyến nằm tại vị
trí (0,0,45) đường kính trong của xuyến cỡ 3cm, hình
ảnh thu được sau cắt ngưỡng còn nhiều điểm nhòe và
không liên tục do số sự kiện mô phỏng cho nguồn này
chưa đủ lớn, dẫn đến thăng giáng thống kê lớn.
quá trình khảo sát này được thể hiện trong hình 8. Từ
hình 8, ta thấy với 50 sự kiện giao điểm của nguồn đã
hiện lên một cách tương đối rõ ràng. Điều này khẳng
định độ nhạy của Compton Camera cao hơn nhiều so
với các kỹ thuật xạ hình khác, đặc biệt trong các ứng
dụng liên quan tới an ninh và quan trắc môi trường.
Khi đo ở điều kiện phông phóng xạ môi trường có
cường độ bức xạ tự nhiên vào khoảng 50 tới
100 hạt/giây, Compton Camera chỉ mất vài phút để có
thể hiển thị được ảnh khá chính xác.
Trong nghiên cứu này, nhóm tác giả sử dụng
máy tính phổ thông để tái tạo hình ảnh có cấu hình
như sau: CPU Intel® Core™ i3-4130 xung nhịp
3.40GHz, RAM 12GB. Chương trình tái tạo hình ảnh
chỉ sử dụng 1 nhân của CPU cho thời gian tái tạo
(dựng hình nón trong toàn bộ không gian 3D có kích
thước 1000 x 1000 x 100 pixel) là 0,02 s cho mỗi sự
kiện. Như vậy tốc độ ghi nhận cực đại của hệ có thể
Một trong những ưu điểm quan trọng của kỹ
thuật Compton Camera đó là hệ số sử dụng bức xạ
cao do đó cho độ nhạy lớn hơn nhiều lần so với kỹ
thuật xạ hình truyền qua. Để khảo sát độ nhạy của kỹ
thuật Compton Camera, nhóm tác giả tiến hành tái tạo
hình ảnh của nguồn điểm với số lượng sự kiện tương
(a)
(b)
(c)
(d)
Hình 8. Ảnh tái tạo thu được với số lượng sự kiện khác nhau:
(a) – 10 sự kiện; (b) – 50 sự kiện; (c) – 100 sự kiện; (d) – 200 sự kiện
106
JST: Engineering and Technology for Sustainable Development
Vol. 1, Issue 2, April 2021, 101-107
xạ hình Compton Camera thực tế tại trường Đại học
Bách khoa Hà nội.
lên tới 50 sự kiện cho một giây, phù hợp với khả năng
ghi nhận bức xạ, xác định nguồn bức xạ tại điều kiện
phông nền tự nhiên. Chương trình tái tạo hình ảnh
được viết với khả năng chạy song song trên nhiều
nhân của CPU hoặc chạy trên card đồ họa GPU thông
qua công cụ hỗ trợ CUDA. Do đó, chúng ta có thể rút
ngắn rất nhiều thời gian tái tạo trong trường hợp
muốn chụp ảnh cho các ứng dụng có cường độ bức xạ
cao hơn.
Lời cảm ơn
Bài báo được hỗ trợ nghiên cứu từ đề tài cấp cơ
sở mã số T2018-PC-129 của trường Đại học Bách
khoa Hà Nội.
Tài liệu tham khảo
[1] M. Singh, 1983, An Electronically collimated gamma
camera for single photon emission computed
tomography. Part I: Theoretical considerations and
design critetrial”, Medical Physics, vol. 10, pp. 421-
427.
Compton Camera không chỉ nhạy so với các kỹ
thuật xạ hình truyền qua mà nó còn cho phép thu
được hình ảnh có độ phân giải không gian tốt hơn
nhiều. Từ kết quả thể hiện trên hình 6, sử dụng
Compton Camera ta thu được hình ảnh của nguồn
điểm tại vị trí z = 45cm (cách mặt trước của camera
40cm) lệch đi 1mm so với vị trí thực tế của nguồn,
tương ứng với góc lệch 0.14 độ. Trong khi kỹ thuật
xạ hình truyền qua sử dụng hệ chuẩn trực cơ khí với
tỷ số lưới 10:1 có bề dày tấm chuẩn trực là 1.20mm,
đường kính lỗ truyền qua 0.12mm [7] cho góc mở lên
tới hơn 10 độ.
[2] Y. Nakamura, K. Shimazoe, H. Takahashi, 2013,
Design and fabrication of endoscope-type Compton
Camera, Science Direct, Section A, 731, 283-287.
[3] M. Fontana, D. Dauvergne, J. M. Létang, J. L. Ley, É.
Testa, 2017, Compton Camera study for high efficiency
SPECT and benchmark with Anger system, Phys. Med.
Biol., 62(23), 8794-8812.
[4] M. L. Jan, I. T. Hsiao, H. M. Huang, 2017, Use of a
LYSO-based Compton Camera for prompt gamma
range verification in proton therapy, Med. Phys.,
4. Kết luận
Nhóm nghiên cứu đã xây dựng thành công
chương trình tái tạo hình ảnh của kỹ thuật xạ hình
Compton Camera. Đây là một chương trình đơn giản
nhưng có tốc độ cao, độ chính xác khá tốt và có khả
năng sử dụng để chụp ảnh các nguồn phóng xạ hoạt
độ thấp với độ nhạy cao. Để nâng cao tốc độ xử lý
của chương trình ta có thể chạy chương trình song
song trên nhiều nhân CPU hoặc sử dụng GPU để tái
tạo ảnh. Đây sẽ là cơ sở để nhóm nghiên cứu có thể
áp dụng các thuật toán tái tạo phức tạp hơn như chiếu
ngược có lọc, cực đại hóa kỳ vọng, phương pháp lặp
để cải thiện chất lượng ảnh đồng thời giúp ngắn thời
gian tái tạo. Các cấu hình phức tạp hơn của hệ
Compton Camera cũng sẽ được nghiên cứu mô phỏng
nhằm mục đích có thể xây dựng được một hệ thiết bị
[5] Y. Sato, Y. Tanifuji, Y. Terasaka, H. Usami, M.
Kaburagi, K. Kawabata, W. Utsugi, H. Kikuchi, S.
Takahira, T. Torii, 2018, Radiation imaging using a
compact Compton Camera inside the Fukushima
Daiichi Nuclear Power Station building, J. Nuc. Sci.
Tech., 55, 965-970.
[6] S. Aldawood, P.G. Thirolf, A. Miani, M. Böhmer, G.
Dedes, R. Gernhäuser, C. Lang, S. Liprandi, L. Maier,
T. Marinšek, M. Mayerhofer, D.R. Schaart, I.
ValenciaLozano, K. Parodi, 2017, Development of a
Compton Camera for prompt-gamma medical imaging,
Science Direct, Rad. Phys. Chem., 140, 190-197.
[7] Glenn F. Knoll, 2010, Radiation Detection and
Measurement - 4 edition, p49-50, John Wiley & Sons,
Inc.
107
7 trang
15360
Free
Bạn đang xem tài liệu "Xây dựng thuật toán tái tạo ảnh trong thời gian thực cho hệ thiết bị xạ hình Compton Camera", để tải tài liệu gốc về máy hãy click vào nút Download ở trên
File đính kèm:
- xay_dung_thuat_toan_tai_tao_anh_trong_thoi_gian_thuc_cho_he.pdf
