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PET探测器神经网络定位方法研究

摘要第1-6页
Abstract第6-8页
目录第8-10页
第一章 绪论第10-20页
   ·PET基本概念第10-12页
   ·PET的主要性能指标第12-16页
   ·光探测相关工作简介第16-20页
第二章 PET中光探测基本原理第20-36页
   ·PET基本原理第20-26页
     ·PET的基本概念第20-22页
     ·Anger相机第22-25页
     ·光电倍增管(PMT)第25-26页
   ·光传输和PET中物理过程的数学模型第26-29页
     ·泊松过程第26-27页
     ·二项式分布第27页
     ·级联随机过程第27-28页
     ·可见光产生过程第28页
     ·光电子产生过程第28-29页
   ·光探测的经典算法第29-36页
     ·PET中的光探测第29-32页
     ·Anger算法第32-36页
第三章 神经网络基本原理第36-58页
   ·神经网络的定义第36页
   ·神经网络的优点第36-37页
   ·神经网络的发展史第37-39页
     ·初期阶段第37页
     ·停滞期第37-38页
     ·黄金时期第38页
     ·发展展望第38-39页
   ·神经网络模型第39-58页
     ·神经元模型第39-44页
     ·神经元模型的信号流图和结构图表示法第44-46页
     ·网络结构第46-50页
     ·神经网络的学习过程第50-55页
     ·神经网络的学习任务第55-56页
     ·神经网络的泛化第56-58页
第四章 基于Geant4的仿真程序设计第58-82页
   ·蒙特卡罗方法概述第58-65页
     ·蒙特卡罗方法的基本思想第58-59页
     ·蒙特卡罗方法解题的一般手续第59-61页
     ·蒙特卡罗方法的收敛性和误差估计第61-62页
     ·蒙特卡罗方法的特点第62-63页
     ·粒子输运问题第63-65页
   ·Geant4软件开发包概述第65-77页
     ·Geant4简介第65-66页
     ·Geant4整体结构及其主要类库第66-77页
   ·基于Geant4的闪烁光位置分布仿真程序设计第77-82页
     ·仿真程序功能描述第77-79页
     ·仿真程序流程图第79-82页
第五章 仿真结果研究第82-117页
   ·闪烁体探测面闪烁光分布第82-84页
   ·MLP和RBF网络性能分析第84-91页
     ·多层感知器网络第84-86页
     ·径向基函数(RBF)网络第86-89页
     ·MLP网络和RBF网络的比较第89-90页
     ·Matlab神经网络工具箱简介第90-91页
   ·闪烁探测器的仿真方案设计第91-94页
     ·探测器结构第91-93页
     ·训练和测试数据预处理第93-94页
   ·仿真结果分析第94-117页
     ·能谱图曲线第94-95页
     ·中心区域仿真测试结果第95-109页
     ·边缘区域测试结果第109-113页
     ·神经网络定位方法的距离泛化能力第113页
     ·神经网络定位方法的角度泛化能力第113-117页
第六章 基于神经网络定位方法的PET电路系统设计第117-124页
   ·电子学模块总体设计第117-118页
   ·能量信息提取模块第118-120页
   ·时间信息提取第120-121页
   ·位置信息提取第121页
   ·事例判选第121-122页
   ·图像重建与数据处理第122-124页
第七章 总结和展望第124-127页
   ·总结第124页
   ·本人的工作及创新点第124-126页
     ·本人在项目中的主要工作第124-125页
     ·论文的创新点第125-126页
   ·展望第126-127页
附录A 探测器设计相关程序代码第127-131页
附录B 物理过程设置相关代码第131-135页
附录C 入射粒子设置相关代码第135-137页
附录D 主程序代码第137-139页
参考文献第139-143页
论文发表情况第143页

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