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基于Geant4的康普顿相机的蒙特卡洛模拟与图像重建

中文摘要第8-9页
Abstract第9页
第一章 引言第10-17页
    1.1 .γ相机的发展历史第10-11页
    1.2 .传统γ相机的原理第11-15页
        1.2.1 .小孔成像的γ相机第11-13页
        1.2.2 .编码孔成像的γ相机第13-15页
    1.3 .传统γ相机的缺点第15页
    1.4 .本文的主要工作第15-17页
第二章 康普顿相机的原理第17-25页
    2.1 .康普顿散射效应第17-18页
    2.2 .康普顿散射成像原理第18-19页
    2.3 .双层康普顿相机第19-21页
    2.4 .基于碲锌镉探测器的康普顿相机第21-25页
        2.4.1 .碲锌镉半导体探测器第21-22页
        2.4.2 .γ射线的沉积深度测量第22-24页
        2.4.3 .后端电子学系统第24-25页
第三章 基于Geant4的康普顿相机的蒙特卡洛模拟第25-36页
    3.1 .Geant4简介第25-29页
        3.1.1 .定义探测器的材料第27页
        3.1.2 .定义探测器的几何形状第27-28页
        3.1.3 .定义粒子和物理过程第28-29页
    3.2 .康普顿相机物理模型第29页
    3.3 .模型参数的选择第29-32页
        3.3.1 .探测器的尺寸第30-31页
        3.3.2 .CZT探测器的能量分辨率第31-32页
        3.3.3 .位置分辨能力第32页
    3.4 .基于geant4的康普顿相机模型第32-36页
        3.4.1 .建立物理几何体和灵敏体积第32-33页
        3.4.2 .定义放射源第33页
        3.4.3 .定义物理过程第33-34页
        3.4.4 .判断有效事件第34-36页
第四章 反投影图像重建第36-44页
    4.1 .概述第36-37页
    4.2 .反投影重建算法第37-38页
    4.3 .反投影重建过程第38-41页
    4.4 .重建结果第41-44页
第五章 迭代算法的引入和应用第44-55页
    5.1 .迭代算法简介第44-45页
    5.2 .ML-EM算法第45页
    5.3 .ML-EM算法的推导过程第45-47页
    5.4 .系统响应矩阵第47-51页
    5.5 .ML-EM算法重建过程第51-52页
    5.6 .重建结果第52-55页
第六章 总结第55-56页
参考文献第56-59页
致谢第59-60页
个人简况及联系方式第60页

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