一种基于切伦科夫光和偏移补偿的TOF-PET时间估计方法

本发明公开了一种基于切伦科夫光和偏移补偿的TOF‑PET时间估计方法，利用Geant4搭建了仿真装置后，将采集到的波形数据进行了预处理，使网络着重关注波形的上升沿信息，利用切伦科夫光对波形贡献的特殊性，在使用训练好的网络模型预测TOF信息后，统计了引入的时间延迟作为先验信息，对于每个测试数据，通过上升沿判断其类别，使用相应类别的先验信息对初步TOF信息补偿，从而预测最终的放射源位置。本发明在所有位置上的时差分布谱的半高全宽平均有14％的提升，为使用深度学习处理TOF‑PET的波形数据提供了更为准确的方法。本发明从数据驱动的角度实现了更为准确的TOF信息预测，有助于得到空间分辨率与信噪比更高的医学成像图像，为临床诊断提供更好的帮助。