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CN111801601B - 使用带电粒子检测和/或识别材料和物品的方法和装置 - Google Patents

使用带电粒子检测和/或识别材料和物品的方法和装置 Download PDF

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CN111801601B CN201980016572.XA CN201980016572A CN111801601B CN 111801601 B CN111801601 B CN 111801601B CN 201980016572 A CN201980016572 A CN 201980016572A CN 111801601 B CN111801601 B CN 111801601B
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Abstract

一种对所关注的体积中的材料或物品进行检测和/或识别的方法，包括：a)用输入描迹仪对进入所关注的体积的带电粒子进行检测，b)用输出描迹仪对离开所关注的体积的带电粒子进行检测，c)将离开所关注的体积的粒子与进入所关注的体积的粒子相关联，并由此确定对于粒子而言的完整轨迹的集合，d)基于粒子在完整轨迹的情况下的偏转来执行过滤，e)基于穿过每个相应体素的已过滤的完整轨迹来计算体积密度映射，该映射表示完整轨迹的数量和/或表示总散射角；以及f)通过体积密度映射来检测和/或识别所关注的体积中的材料或物品。

Description

使用带电粒子检测和/或识别材料和物品的方法和装置
技术领域
本发明涉及用于使用带电粒子来检测和/或识别的物品的系统、设备和过程，例如基于宇宙射线断层摄影。
背景技术
用于针对安全和边界控制应用来检测特殊核材料的宇宙射线断层摄影(技术)于2000年初首次提出。第一篇提出在断层摄影成像中使用渺子(muon)偏转的论文由Borozdin等人发表，Radiographic imaging with cosmic-ray muons(利用宇宙射线渺子进行放射摄影成像)，Nature.(2003)，Vol.422.Iss.6929，P.277，2003年。宇宙射线渺子断层摄影是利用渺子偏转效应及渺子偏转效应对原子序数的依赖性来测量沿着渺子路径的面密度并确定元素成分。
随后，美国专利7633062公开了基于库仑散射效应的渺子断层摄影。进一步的进展是关于通过使用三个检测器平面并应用统计最大似然/期望最大化方法进行轨道重建等来评估进入粒子的动量。讨论了具有中等与重的原子序数Z范围的物体(如铁、钨、铅、SNM)的识别。
在2015年，Blanbied等人在Nuclear Instruments and Methods in PhysicsResearch A(物理研究中的核仪器与方法A)，784(2015)352-358中描述了如何通过偏转和阻止宇宙射线渺子和电子来实现材料辨别。该方法是为了将较重和较轻的金属以及低原子重量的材料进行区分。该方法引入参数“阻止本领(stopping power)”，以便首先确定材料的类型，然后确定材料的厚度。另见WO-2016/025409。
在以下专利文件中公开了其他粒子检测方法和装置：US2010/065745A1、US2008/315091 A1、WO2015/057973 A1和US2015/325013 A1以及以下文章：IEEE Nuclear ScienceSymposium(IEEE核科学研讨会)(2006)，Schultz等人的“ML/EM ReconstructionAlgorithm for Cosmic Ray Muon Tomography(宇宙射线渺子断层摄影的ML/EM重建算法)”，pp2574-2577(XP031083881)，和在Nuclear Instruments&Methods in PhysicsResearch A(物理研究中的核仪器与方法A)(2004)，第519卷，Schultz等人的，“Imagereconstruction and material Z discrimination via cosmic ray muon radiography(通过宇宙射线渺子放射摄影进行图像重建和材料Z辨别)”，pp687-694(XP004492327)，以及IEEE Nuclear Science Symposium and Medical Imaging Conference(IEEE核科学专题讨论会和医学成像会议)(2014)，Mitra等人的“Avolume clearing algorithm for MuonTomography(渺子断层摄影的体积清除算法)”，ppl-3(XP 032880166)。
文章“Pesente S等著:First results on material identification andimaging with a large-volume muon tomography prototype(使用大体积渺子断层摄影原型进行材料识别和成像的第一结果).Nuclear instruments&method in physicsresearch,section A(物理学研究中的核仪器与方法，A部分),Elsevier BV North-Holland,NL,vol.604,no.3,2009年6月11日(2009-06-11)，第738-746页，XP026129784,ISSN:0168-9002,DOI:10.1016/J.NIMA.2009.03.017”公开了一种使用大体积渺子断层摄影技术进行材料识别的方法。该技术涉及基于与相关调查体积有关的散射角对事件进行分析。
WO 2016/033564 A1公开了一种使用宇宙射线粒子的输入和输出检测器来检测关注的体积内的物体的方法。使用最接近点技术来重建对象。
文章：Richard Claude Hoch的：“Advances in Cosmic Ray Muon TomographyReconstruction Algorithms(宇宙射线渺子断层摄影重建算法的进展)”公开了对宇宙射线渺子断层摄影重建中使用的最接近点和期望最大化算法的改进。
发明内容
本发明的方面寻求提供用于检测和/或识别所关注的体积中的材料和/或一个或更多个物品的另一种方法和改善的方法和装置。术语“物品”包括所有类型的物体，包括人携带的物体。
根据本发明的第一方面，提供了一种对所关注的体积中的材料或物品进行检测和/或识别的方法，该所关注的体积包括多个体素，该方法包括：
a)用输入描迹仪(hodoscope)对进入所关注的体积的带电粒子进行检测；
b)用输出描迹仪对离开所关注的体积的带电粒子进行检测；
c)将离开所关注的体积的粒子与进入所关注的体积的粒子相关联，并由此确定对于所述粒子而言的完整轨迹的集合；
d)基于粒子在完整轨迹的情况下在输入和/或输出描迹仪中的偏转角来执行过滤；
e)通过使用穿过每个相应体素的已过滤的完整轨迹的反向投影来计算体积密度映射(map)，该映射表示完整轨迹的数量和/或表示总散射角；以及
f)通过体积密度映射来检测和/或识别所关注的体积中的材料或物品。
过滤过程是用于通过使用反向投影来生成体积密度映射的准备步骤。
一般原理是，我们将任何物理上测量的参数(计数轨迹)计数或将任何从物理测量导出的参数(总散射角)计数到粒子所穿过的所有体素中。在重建过程中，我们将这些参数进行同样的处理。
当我们决定通过使用相同的过程将每个轨迹从测量点到进入点的轨迹进行反向投影，我们获得了尽可能多的体积密度映射，而这不取决于我们测量的参数是否是每个体素的完整轨迹的数量或是每个体素的总散射角的和。每个粒子总是包含有关于每个粒子经过VOI(volume of interest)的轨迹信息和VOI中的总散射角的信息，因此我们可以使用物理参数的一者或两者来构造体积密度映射。根据该算法，每个轨道将一个计数贡献给粒子所穿过的每个体素。还将总散射角的值贡献给粒子所穿过的每个体素。然后，我们对每个体素中的轨迹的数量求和，并得出体积密度映射，该映射表示贯穿VOI的粒子物理吸收的差异。同时，我们还对每个体素中的总散射角进行计数并求和，或使用每个体素的总散射角的平均值(但可替换地，可以使用其他散射描述参数，例如中值、角度和等)，并得到表示贯穿VOI的物理散射过程的差异的体积密度映射。可以构建这两个体积密度图，以便在(一个或更多个)描迹仪中以及(可选地)在VOI中进行过滤。这意味着尽管我们从测量中接收了两个主要的物理参数，但由于不同的过滤条件，我们可以具有更多的体积密度映射。任何体素中的计数数据都将被求和，并且可以进一步操作，例如可以使用平均值。选择取决于哪种参数最适于断层摄影重建。例如，使用平均散射角代替总散射角的总和将VOI中的不均匀轨道分布归一化，并因此被优选。
需要注意的是，VOI中的总散射角可用于两个过程：1)它用作过滤参数，然后它影响了选择哪些特别轨迹来构造体积密度映射的抉择；2)在另一方面，使用总散射角作为参数来构造体积密度映射本身。优选地，两种过程都被采用。首先我们根据VOI中的总散射角来进行过滤，然后使用已过滤的轨迹构造体积密度映射。
对所关注的体积中的材料或物品进行检测优选地包括：确定所关注的体积中的材料或物品的几何性质。
在优选方法中，使用过滤参数的不同集合来确定多个体积密度映射。这有助于改善方法的辨别力。
所述方法还可以包括：
g)对与所关注的体积中的材料相对应的所关注的区域进行限定；
h)通过体积密度映射产生与所关注的区域相关的第一分布函数。
所述方法还附加地包括：
i)辨识第一分布函数的至少一个特征，以识别所关注的体积中的材料。
每个粒子在描迹仪中具有关联的偏转角，并且在操作(c)和(d)和(e)中，完整轨迹的合集可以包括具有在特定偏转范围内的相关联的偏转角的完整轨迹。
偏转角的一个或更多个范围可以使得电子和渺子至少部分地分离。例如，该方法可以包括将偏转角的一个或更多个范围选择成使得电子和低动量渺子与高动量渺子分离。低动量渺子可以具有高达500MeV的能量。
在优选实施例中，对于在描迹仪和VOI内的完整轨迹而言的低于特定阈值的总偏转角被计数为未偏转并且作为直的轨迹进行处理。
根据本发明的第二方面，提供了检测和/或识别组件，包括：
输入描迹仪，该输入描迹仪与所关注的体积相邻，该所关注的体积包括多个体素，并且该输入描迹仪配置为对进入所关注的体积的带电粒子进行检测；
输出描迹仪，该输出描迹仪在所关注的体积边界，该输出描迹仪配置为对离开所关注的体积的带电粒子进行检测；
处理器，该处理器配置为从输入描迹仪和输出描迹仪接收检测数据，并且配置为：
将离开所关注的体积的粒子与进入所关注的体积的粒子相关联，并由此确定在输入和/或输出描迹仪中的完整轨迹；基于完整轨迹的偏转角执行过滤；
通过使用穿过每个相应体素的已过滤的完整轨迹的反向投影来计算体积密度映射，该映射表示完整轨迹的数量和/或表示散射角；以及
通过体积密度映射来检测和/或识别所关注的体积中的材料或物品。
处理器可以配置为基于粒子在输入描迹仪和/或输出描迹仪中的偏转角以及可选地基于所关注的体积中的粒子的总散射角来执行过滤。
根据本发明的第三方面，提供了一种程序，该程序用于在由计算处理设备运行时执行根据所述第一方面的方法。
在一些实施例中，计算处理设备可以被配置为通过远程连接和/或从电子存储装置接收数据。
在一些实施例中，计算机程序可以在与检测器组件进行辐射检测不同的位置和/或不同的时间来运行。
第一方面的方法的任何特征，包括可选特征，也可以用于第二和第三方面。
根据本发明的第四方面，提供了一种计算机可读介质，该计算机可读介质结合了根据第三方面的计算机程序。
本文描述了一种用于检测和识别隐藏物体的方法，在一些实施例中，特别是主要包括了(但不限于)在低原子序数的其他普通材料中的轻元素的那些物体。这种方法可以基于宇宙射线带电轻子断层摄影，并且可以用于例如对乘客行李、手提箱、袋子、货物和海运集装箱等进行扫描。在某些情况下，它也可以用来扫描人类和动物。
附图说明
以下具有参照附图的本发明的优选实施例仅以示例的方式描述，其中：
图1示出了根据本发明的实施例的检测器装置的透视视图，该检测器装置具有水平描迹仪和竖向描迹仪，并且要识别的物体定位在VOI的中央；
图2是两层位置敏感型检测器平面的布局示意图；
图3是描迹仪中的偏转角的限定的示意图；
图4示出了通过体素化的VOI并使用VOI中的被限定为α+β散射角之和的总散射参数执行反向投影操作的粒子的轨迹。
图5显示了在描迹仪中电子的平均偏转角的能量依赖性(检测器板的总厚度为2毫米，检测器板之间的体积被填充有空气)；
图6示出了穿过VOI的完整轨迹的电子在描迹仪中的角分布；
图7示出了穿过VOI的完整轨迹的渺子在描迹仪中的角分布。
图8示出了应用光谱过滤的双物体的物体重建(爆炸物材料，RDX立方体(10x10x10cm3)位于30x30x30cm3肌肉立方体的中央)；
图9示出了应用光谱过滤和轨迹偏转校正算法的双物体的物体重建(爆炸物材料，RDX立方体(10x10x10立方厘米)位于30x30x30立方厘米的肌肉立方体的中央)；以及
图10是根据本发明实施例的方法的流程图。
具体实施方式
应当理解，如下文所讨论的本发明的某些实施例可以合并为代码(例如，软件算法或程序)，该代码驻留在固件和/或计算机可用介质中，所述介质具有用于能够在具有计算机处理器的计算机系统上执行的控制逻辑。这种计算机系统通常包括内存存储装置，该内存存储装置经配置以提供来自代码执行的输出，该计算机系统根据该执行来配置处理器。可以将代码安排为固件或软件，并可以将代码组织为模块的集合，例如离散代码模块、函数调用、过程调用或面向对象编程环境中的对象。如果使用模块来实现，则代码可以包括单个模块或彼此协作操作的多个模块。
物理原理
次级宇宙射线电子/正电子主要与原子壳层中的电子相互作用。带电粒子的阻止本领(或替代使用的术语，能量损失)是通过与原子中的电子的电离过程进行的连续能量转移的随机过程。电子束的群组行为可以由以下参数来表征：阻止本领、范围、横向和纵向分散。这些特性决定了应用于电子断层摄影的方法。
在电子束的情况下，经由韧致辐射(bremsstrahlung)的能量损失在大约10MeV以上的能量范围(对于较重的元素)变得重要。
由于事实上me小，因此粒子的轨道轨迹的偏转是相当大的。然而，蒙特卡罗(MonteCarlo)仿真示出，在某些应用中，5MeV以上的轨道轨迹可以近似为直线，或者可以考虑小的偏转。后向散射对于在低能(几Mev以下)处的电子很重要，但对于包含轻元素的材料，在5MeV以上时后向散射变得是可以忽略的。
渺子散射可以近似为高斯分布。
检测方法
所描述的方法的目的是主要但不限于识别包含适度大小的封闭体积(CV)内的低Z元素的材料，封闭体积例如个人行李或货物集装箱。该方法依赖于宇宙射线带电轻子的断层摄影测量，该断层摄影测量是基于材料中的带电轻子的衰减和库仑散射。然而，可以使用其他类型和来源的带电粒子，例如人造源，但是宇宙射线粒子具有高能频谱和可自由获取的优点。
在CV中，一定比例(fraction)的粒子将衰减，并且一定比例的粒子将传输通过CV(输出粒子)。在CV中将获得一定的粒子散射分布。离开所关注的体积的带电轻子可以与进入所关注的体积的带电轻子相关联，从中可以确定完整轨迹的集合，即离开所关注的体积的带电轻子在通过所关注的体积时所获得的轨迹的集合。
所关注的体积(VOI)，包括CV，被划分为基本体积，称为体素。在本发明的实施例中，通过依赖于渺子和电子组分的光谱过滤(辨别)的断层摄影物体重建方法在所关注的体积(VOI)中对物体进行识别，例如，基于描迹仪中偏转角的次级轻子射线通量的较低动量和较高动量分量。利用反向投影进行物体重建。光谱辨别允许高能轻子与低能轻子的近似分离，并基于描迹仪中角偏转的分布将轻子通量分组。
对于物体定位，VOI细分为基本体积-体素。通过对投影轨道进行反向投影，粒子的每个轨道与粒子所穿过的所有体素相关联。分别处理不同的谱区域，以构造多个体积密度映射或多个体积密度映射的组合。在每个体素中，对传输的粒子(即具有通过该体素的完整轨迹的粒子)的轨道数量进行计数。从而可以重构“撞击映射”(体积密度映射)以在VOI中对物体进行定位。此外，体积密度映射可以基于并参考任何测量的参数，例如完整轨迹的计数、总散射或从测量的参数得出的参数(例如，每个体素的平均散射角、中值散射角等)。
可以使用可选的附加方法，以通过根据VOI中的轨迹偏转角对轨迹引入额外的过滤处理，来优化物体辨识的检测灵敏度。称为轨迹偏转校正的算法，可以用来校正和提高确定高动量轻子在描迹仪中的偏转角的精度。该方法的目的是，如果贯穿断层摄影系统的完整轨迹不超过与偏转角的检测精度有联系的某个偏差阈值，则将轨迹指定为已校正轨迹的非偏转路径。
此外，获得的分布函数可以与填充了体素(特别是在检测的材料所位于的所关注的区域中的那些体素)的体积的材料及材料密度相关联。可以识别分布函数的一个或更多个特征以便识别材料。例如，可以将统计学特征(例如获得的计数率、散射角及它们的分布函数)作为训练数据输入一种有监督的机器学习算法中，例如，使用KLD作为辨别函数进行基于概率分布函数(PDF)的分类。一旦训练完成，自动系统准备好对VOI内存在的物体进行分类。
断层摄影的描述
图1示出了基于输入检测器组件和输出检测器组件的检测器10的断层摄影设置，其形式为图1所示的两个XY位置敏感描迹仪12、14和两个XZ位置敏感描迹仪16、18。
断层摄影检测器10包括上部12和下部14描迹仪，并与两个侧面描迹仪16、18合并在一起。系统的两侧面26、28保持开放，以便插入和移除要扫描的物体或物品52。描迹仪在所关注的体积边界。
检测器10的VOI的整体大小可以例如为1米×1米×2米，尽管这当然可以取决于要扫描的项目的大小而变化。在该实施例中，检测器10的外部尺寸是1.4×1.4×2m。
在本发明实施例中的检测设置，每个描迹仪12、14、16、18包括3层，每个层包括向粒子轨迹提供了X、Y、Z坐标的正交检测板。因此，四个描迹仪中的每个描迹仪中的三个层在该实施例提供了十二个检测面板。这些层可以包括双层或多层的位置敏感检测器面板。例如，位置敏感检测器面板可以由1x1平方毫米厚的塑料闪烁光纤来构造，两层20、22相互正交放置，如图2所示。
十二个检测面板中的每一个检测面板都被分段成例如每米1000个闪烁光纤，这些闪烁光纤检测闪烁光并将光子传输到放置于光纤两端的光电传感器。光纤的间距可以适当选择，但是通常为1毫米。
使用符合模式数据采集系统。
在描迹仪和VOI中定位轨迹
图3和图4显示了粒子穿过检测器10时的粒子的偏转角。粒子的进入轨迹显示在图4的顶部，粒子的离开轨迹显示在图4的底部。
图4：
A、B、C、D、E、F—测量的粒子撞击坐标
G—粒子的进入轨迹延伸的假想坐标，如果在VOI中没有发生偏转，则为撞击坐标
AB—初始进入轨迹
BC—在描迹仪中偏转的轨迹
θ—在描迹仪中偏转的偏转角
CD—所限定的通过VOI的轨迹(标准限定)
DE—离开轨迹的限定
(α+β)的总和—在VOI中的总散射角，在VOI中发生的所有散射(偏转)的总和。
(α+β)—也是轨迹BC和DE之间的角
CG—进入轨迹的延长线
原则上，VOI的总散射角也可替代地限定为，不是在轨迹BC和DE之间，而是例如在AC和DF之间，或在拟合线(例如，最小二乘拟合)ABC和DEF之间。
实际的(最可能是轻微弯曲的)轨迹是未知的，也无法测量。VOI中的所构造的轨迹被反向投影，并且对于轨迹所经过的所有体素，我们将如示意图中来关联总散射角，或者仅将计数数字关联到每个体素。如果对在不同方向中进入的所有测量粒子进行反向投影，我们得到大多数体素中的计数(或散射角)，并构造体积密度映射。
检测到进入所关注的体积50的带电轻子，特别是宇宙射线的带电轻子，带电轻子的轨迹由它们第一次经过的位置敏感描迹仪(可以认为是输入描迹仪)来确定。
检测器面板中的两个正交闪烁光纤上的两次撞击限定了一个位置(撞击)点。基于输入描迹仪的外部两个检测器层1、2，图4中的撞击，可以限定初始轨迹矢量AB。基于内部两个层2、3中的撞击，可以限定轨迹矢量BC，并且可以计算两个矢量的偏转角。矢量BC也被认为是进入VOI的轻子的轨迹。
对初始进入粒子(即对进入所关注的体积的带电轻子)和输出粒子(离开所关注的体积的带电轻子)的轨道轨迹进行确定。
以下公式用于角计算。输入是具有x、y和z坐标的两个矢量。矢量布置成使得在没有偏转的情况下角度为0度。输入为点A(xA,yA,zA)、B(xB,yB,zB)和C(xC,yC,zC)，并使用以下公式以度计算角度
重要的是要注意，可以用不同的方式来限定与直线路径的偏差。换句话说，可以使用描述与直线的偏差的任何参数。
VOI中的轨迹是用类似的方式计算的。然而，在这个例子中，进入轨迹限定为矢量BC，离开VOI的轨迹限定为矢量DE(图4)。基于在内部两层中的撞击的矢量CD被认为是VOI中轻子的轨迹。
然而，在其他布置中，可以将在VOI中粒子的轨迹限定为矢量CG。通过仿真显示，在高Z材料情况下，此轨迹改善了物体重建的性能。
在其他布置中，VOI中的偏转角被限定为粒子的进入轨迹的矢量与离开轨迹的矢量之间的角度。换句话说，VOI中的偏转角是基于输入描迹仪的内部两个检测器层2、3中的撞击的轨迹与基于输出描迹仪的内部两层4、5中的撞击的轨迹之间的角度。
只有离开VOI的轨迹(即完整轨迹)才用于进一步的断层摄影物体重建。
断层摄影重建
为了获得低Z材料的足够的物体重建效率，可以根据图4所示的描迹仪中的偏转角θ来划分宇宙射线谱。基于描迹仪以及可选地VOI的角度分布来限定成本函数，以便使重建的VOI的灵敏度最大化。换句话说，设置用于物体重建的偏转角(下和/或上)的阈值的初始化值。目的是从可以通过衰减被表征的比例中分离出在原子核上具有库伦(columbic)散射的轻子通量比例，即，为了通过VOI中的传输的被校准变化来确定衰减。
换句话说，通过根据轨迹或轨道的偏转角进行轨迹或轨道的光谱过滤，可以提高目标重建和识别的检测灵敏度。通过过滤出具有一定偏转角范围(在统计学上对应于轻子的平均动量)的一定的轻子群组，可以将衰减效应与散射效应分离。对于小偏转(高动量)角，衰减效应可以忽略不计，而散射效应占主导。对于高度偏转(低动量)粒子，衰减效应占主导。对于中等偏转角，可以将低动量渺子和高动量电子的混合粒子归为群组。进行不同群组的光谱过滤的一种有利的方法(但不是唯一的方法)是通过偏转角，因为它与能量和平均散射角相关。图5说明了偏转角与电子动能的关系的示意图。它表示的条件是，具有彼此相距10厘米的三个检测器板的描迹仪，并且一个塑料闪烁检测器板的总厚度是2毫米。检测器板之间的空间填充了空气。
许多情况下，当不存在重元素物体时，高能渺子减少物体的体素与物体周围体积之间的密度差。然而，在重的、大的物体的情况下，希望在计算中省略低能粒子。相反，通过过滤出低动量粒子，可以获得“较干净”的散射分布。因此，可以通过使用根据描迹仪以及可选地VOI中的轨迹的偏转角对轨迹进行过滤的额外方法，从而提高物体重建和识别的检测灵敏度。如上所述，可以使用矢量代数和由描迹仪记录的撞击的几何信息来确定描迹仪和体积中的偏转角。一种算法可以自主地对轨道进行分类和过滤，并通过描迹仪以及可选地体积应用了多次过滤。
物质中带电轻子的范围取决于粒子的初始能量。通过过滤某个范围的轨迹，可以使不同密度物体之间的粒子衰减的差异最大化。图6和图7示出了对于穿过VOI的粒子，电子和渺子通量的角分布为输入描迹仪中的平均偏转角的函数。过滤选择性取决于检测器空间分辨率和检测器厚度。
通过选择偏转粒子的最佳角度范围，换句话说，通过仅考虑与偏转角的特定范围(即，在描迹仪中以及可选地在VOI中偏转角的特定范围)相关联的粒子，物体与周围物体或物质的密度或散射分布的差异可以最大化。
过滤可以在输入描迹仪、在输出描迹仪或两者的组合处完成。顺序过滤可以是指首先通过输入描迹仪对已分类的轨道进行过滤，然后将经过第一过滤步骤的轨道定向到VOI或输出描迹仪中的下个过滤器。过滤条件可以具有上角度阈值和下角度阈值，也可以仅具有阈值中的一个阈值。如果粒子事件满足偏转或过滤阈值，则将保留粒子事件。按顺序，所有过滤步骤必须满足每个单独步骤中的所有角度阈值。
因此，光谱过滤过程可以概括如下：
(i)计算描迹仪中的对具有完整轨迹的轨道的偏转角，如“在描迹仪和VOI中定位轨迹”章节所限定的；
(ii)构造谱分布，以表示一个或更多个描迹仪中的偏转分布；
(iii)根据从所计算的仿真和/或实验数据获得的检测系统的特定谱分布和分辨率来确定渺子和电子/正电子的谱分布；
(iv)实验地确定用于物体重建的偏转谱的最佳划分。
物体定位与重建
使用关于电子、正电子和渺子的信息，这些信息在低Z材料中不显著改变电子、正电子和渺子的轨迹，这对体积内物体进行定位是可能。
通过将VOI划分成平面之间有固定间距的平面，就可能计算出束(beam)平面交点的坐标。为了将结果约束为有限值，将体积划分为三维网格。网格值用于将束平面交点坐标近似为最近的网格(即体素)值。
由于低动量轻子通量的近似指数的能量分布，可以确定通过VOI的低动量比例的轻子谱的强度损失。
强度的总损失是每个体素中衰减的总和。衰减系数主要受与原子中的电子相互作用的影响。因此，通过对光谱过滤的数据进行反向投影，总衰减的参数可以与VOI中的物理密度分布相关。
散射分布的方差与渺子轨迹的总路径长度成比例。可以示出，将通过体素的射线集合的总路径长度划分为通过元素体积(体素)的元素路径长度d时，方差等于在每个单个体素中散射密度的总和(术语限定为在L.J.Schultz的“Cosmic ray muon radiography(宇宙射线渺子放射摄影)”，博士论文，Dep.Elect.Comput.Eng.(电子计算机工程系),波特兰州立大学，波特兰，俄勒冈州，美国，2003年)。
对于单个完整轨迹，总散射角是每个体素中散射角的总和。
因此，总散射角是每个体素中发生的散射的总和。因此，总散射角的参数可以通过对光谱过滤的数据进行反向投影并使用VOI中所限定的完整轨迹来与散射密度相关。可以获得代表VOI中库仑散射密度变化的体积散射分布。由于没有关于每个体素的散射角的可用信息，因此必须相等地在轨道的轨迹所通过的所有体素之间划分总散射角。鉴于VOI主要包括相似原子序数的材料和元素，可以假设散射概率不集中在单个位置。图4说明了一种示例性方法，其中总散射角α+β的值沿着所构造的近似轨迹矢量CD的路径相等地分布以用于反向投影。同样的规则适用于基于任何其他测量参数的轨道重建，例如用于传输(衰减)估计的轨道计数(密度)。
每个体素都充当计数器，以收集反向投影中使用的参数值，然后参数值表示穿过特定体素的粒子的数量。这为所选择的参数提供了撞击映射(例如轨迹密度或散射密度映射)，其中每个体素都对实际穿过的所选择的参数进行计数。需要注意的是，体积密度映射的计算仅考虑完整轨迹(即，最小到达输出描迹仪上的第一离开检测器面板的轨迹)。
在2D平面中的物体检测是在输入切片(体素平面)上进行的，为每个体素指定单个值。平均(降噪)和边缘检测内核已被采用并迭代地应用于所有体素平面。目前在系统中，我们使用Z平面来提取物体，而X和Y以及体素平面的组合可以用来提取分段后的图像。
当使用不同的过滤参数时，可以以不同的方式检测物体。例如，用渺子检测的物体与用电子和低动量渺子检测的物体。最终的二进制对象(binary object)空间是通过对每次单独运行的结果求和(叠加)来创建的。
物体标记是为每个单独的物体指定标签。单独物体被认为是具有逻辑值“True(真)”或1的体素集合，被具有逻辑值“False(假)”或0的背景包围。共享相同体素侧面或边缘的两个体素朝向同一物体被计数。使用迭代膨胀来标记该物体，其中使用种子值来查找该物体所占用的空间。可以使用不同的连接部件标记方法来完成二进制对象标记。
定位后，物体标识是通过对基于每个单独物体的位置将标识分配给每个单独物体来完成的。单独物体被认为是具有逻辑值“True”或1的体素集合，被具有逻辑值“False”或0的背景包围。共享相同体素侧面或边缘的两个体素朝向同一物体被计数。使用迭代膨胀对该物体的位置进行标识，其中使用种子值来查找该物体所占用的空间。可以使用不同的连接部件标记算法完成对二进制对象的位置进行标识。
一旦逻辑体积可以被识别，系统提取物体的内容作为直方图(也称为概率密度函数-PDF)。直方图的Bin宽度(h)以及最小(amin)和最大(amax)范围由用户决定，如果这些值保持相同，这允许直接的直方图比较。
使用不同的过滤参数来检测物体。例如，可以用渺子来检测物体，或者可以用电子和低动量渺子来检测物体。最终的二进制对象空间是通过对每次单独运行的结果求和(叠加)来创建的。使用这是为了查找纯/合成/复合物体。
如上所述，可以运行具有用于物体重建和识别的不同反向投影参数的多个并行计算，其中选择不同的过滤值和组合，这使VOI或物体的特定区域的体积映射的分布梯度最大化。这意味着可以使用不同的过滤阈值来重建相同体积和相同扫描中的不同物体。此外，将一种过滤条件用于物体大小重建而将其他过滤条件用于物体辨识(识别)可能是特别有利的。对于物体重建，使用更严格的过滤可能是有利的。例如，一旦确定了物体的大小和位置，便可以使用具有其他过滤条件的粒子轨迹。
在反向投影中使用VOI过滤
到目前为止，已经描述了在描迹仪中的过滤。光谱角度过滤的方法可以与在描迹仪中限定的过滤相同的方式应用于VOI。通过这种方法，我们可以利用VOI中的总散射效应，这取决于所穿过的材料和粒子的动量。
我们可以对粒子在描迹仪中发生的偏转和在VOI中发生的偏转进行区分。基于偏转位置，可以限定为描迹仪过滤或VOI过滤。在描迹仪中发生的偏转是在固定的环境中，因此在统计上是恒定的分布。这是主要过滤工具。VOI中发生的偏转在统计上不是恒定的但可以作为另一种过滤工具使用。将VOI中过滤参数(VOI过滤)的方法限定为输入描迹仪(图4)中的向量BC与输出描迹仪上的矢量或描述VOI中散射过程的任何其他向量之间的角度(例如向量BC和CD之间的角度)。
在VOI中用以增加VDM(体积密度映射)中的梯度，即体素强度分布的过滤效果是有利的。以0度至0.6度的描迹仪过滤条件和以0度至4度或以0至2度的VOI角度(矢量BC和CD之间的角度)，可以获得重建的VOI的良好水平横截面图像。过滤参数是每个体素的散射角的平均角度(体素边长1厘米)。在示例中，对于上部和下部图像，在不同的过滤条件下，具有检测器空间分辨率为1毫米的丁酸纤维素，与自然通量率相对应的估计测量时间约为10分钟。
在另一个示例中，通过在0度至0.8度的描迹仪过滤条件和VOI过滤(矢量BC和CD之间的角度)角度设置为0度至3度和0度至60度时，获得重建立方体(30x30x30立方厘米)铀VOI的水平横截面图像。过滤参数是具有检测器空间分辨率为1毫米的每个体素的散射角的平均角度，以及与自然通量率相对应的估计测量时间约为18分钟。
优选地，在物体重建的数据处理过程中自动选择最佳过滤角度。
通过评估完整轨迹并应用轨迹的偏转校正来提高对最高动量轻子比例的辨别精 度
我们还可以使用3D线拟合来提高确定高动量轻子在描迹仪中的偏转角的精度。该方法的目的是，如果贯穿断层摄影系统的完整轨迹不超过与拟合直线的一定偏差阈值，则将轨迹指定为已校正轨迹的非偏转直路径。所选择的阈值与偏转角的检测精度有联系。
由于物理描迹仪检测器系统的精度有限，因此许多未偏转的粒子轨道在描迹仪中会显示为偏转。从统计上明显的是，此类轨道具有高概率是由高动量渺子引起的。基于1.0毫米精度的检测器板的描迹仪系统在角度0度至0.6度之间的区域内有大比例渺子示出了夸大的偏转角。
通过对完整轨迹应用轨迹偏转校正(TDC)算法，可以将部分来自在某个阈值内的角度分布的粒子通量分离为新的群组。在断层摄影过程中，线被拟合通过所有的撞击，并且测量撞击位置和描迹仪平面上的拟合线位置之间的距离。如果所有距离都低于给定的阈值，则该射线被认为未偏转。
可以通过对在描迹仪中获得的测量的谱角度分布进行校正，和通过评估贯穿整个断层摄影系统的轨迹将测量的谱角度分布调整到统计学上更可能的结果，来实现物体重建中提高性能的效果。校正这些轨迹，一个是基于每个体素的总散射角的平均值来降低VDM的可变性，另一个是提高物体重建的灵敏度。
利用光谱过滤的物体重建与TDC算法的应用。
借助于相关算法的重建进程的过程可以总结如下：
通过对宇宙射线通量应用光谱过滤来选择完整轨迹的一个或更多个谱区域；
选择/取消选择选项轨迹偏差校正算法；
选取用于反向投影的测量参数值(例如计数完整轨迹、平均散射角或其他类似参数)；
选择在VOI中的轨道轨迹；
选择/取消选择VOI的过滤参数；
基于投影轨道轨迹，在VOI中对投影轨迹进行反向投影；
利用若干参数值中的一个值对一个或若干经过滤的反向投影分别执行分段操作；
标签或标识物体—为已建立的检测物体构成逻辑体积；
选择/取消选择—组合(叠加)来自不同物体重建的逻辑体积，并分配表示重建物体的被分离的逻辑体积。
这开始于针对对象重建来选择光谱过滤、选择/取消选择TDC、以及选择/取消选择VOI角度过滤，以创建逻辑体积和组合的逻辑体积。
图8和图9在不同条件下说明了所描述的重建方法的性能，其中示出了两个立方体的重建，出于说明目的将立方体切成两半—爆炸物(RDX型)，尺寸为10x10x10立方厘米，处于包含肌肉(肉)的材料内部的中央，利用如“断层摄影的描述”章节中所述的断层摄影。描迹仪中检测器平面的估计空间分辨率为1毫米。物体重建是通过将描迹仪角度谱分为三个组来执行过滤的—0度至0.6度；0.6度至1.2度；1.2至90度。未应用VOI中的过滤。对传输和总散射角进行了多次重建。如“物体定位和重建”章节中所述，使用获得的VDM来执行物体重建。
在图8中，物体重建是在没有TDC的情况下执行的，在图9中，TDC被应用。估计实时测量持续时间约18分钟。可以注意到，应用TDC可以更精确地确定两个物体的占比。
输入描迹仪谱过滤对于低Z材料的有效物体重建非常重要；如果未应用谱过滤，则水的立方体仍然无法被检测到。但是，在高Z材料的情况下，可以暴露出具有相同大小和形状的铀的检测。
上述方法和装置的优点是能够精确地识别材料和物品。特别是，包含低Z元素的材料和物品可以在有限的时间范围内被检测和识别。
在检测低Z材料时，尽一切努力提高检测灵敏度。本发明实施例的优点包括：
过滤并分离进入的宇宙射线通量，以提高对吸收(衰减)效应和散射效应的检测灵敏度，从而增加重建的体积密度映射中的梯度；
使用散射参数用于计算体积密度映射时，对粒子动量的敏感性较低；
应用图像处理方法来基于体积密度映射对图像进行增强以便进行物体的定位和检测；
通过使用训练数据和机器学习，对检测到的物体进行自动材料识别。
与常规的x射线检测系统相比，包括以下优点：高穿透力；可以看到被屏蔽的物体的内部(例如，用铅和聚乙烯屏蔽的核材料或用水箱屏蔽的麻醉品)；对元素成分的敏感性；在人类在场的情况下使用不受限制。
可以对所描述的布置进行各种修改。例如，利用较高估计空间分辨率(低至0.1毫米)的一个检测器平面，可以使用不同的描迹仪。它被配置为上述检测器平面，但是用直径为1.0毫米的双层圆闪烁光纤代替单层矩形光纤。通过应用脉冲形状分析和专用的跟踪算法，可以大大提高检测器平面的空间分辨率。
该方法和装置相等地能够应用于关于电子和/或渺子检测(即带正电荷和负电荷)的正电子检测。

Claims (12)

1.一种对所关注的体积中的材料或物品(52)进行检测和/或识别的方法，所关注的所述体积包括多个体素，所述方法包括：
a)用输入描迹仪(12、16)对进入所关注的所述体积的带电粒子进行检测；
b)用输出描迹仪(14、18)对离开所关注的所述体积(50)的带电粒子进行检测；
c)将离开所关注的所述体积的粒子与进入所关注的所述体积的粒子相关联，并由此确定对于所述粒子而言的完整轨迹的集合；
d)基于所述粒子在完整轨迹的情况下在所述输入描迹仪和/或在所述输出描迹仪中的偏转角来执行过滤；
e)通过使用穿过每个相应体素的已过滤的完整轨迹的反向投影来计算体积密度映射，所述体积密度映射表示完整轨迹的数量和/或表示散射角；以及
f)通过所述体积密度映射来检测和/或识别所关注的所述体积中的所述材料或物品，
其中，在操作c、d和e中，所述完整轨迹的集合包括在特定偏转范围内具有相关联的偏转角的完整轨迹，并且其中，所述粒子是轻子，并且所述偏转角的一个或更多个范围被选择成使得电子和渺子至少部分地分离。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，在步骤d)中，基于所关注的所述体积(50)中的粒子的所述散射角来执行过滤。
3.根据权利要求1或2所述的方法，所述方法包括使用过滤参数的不同集合来确定多个体积密度映射。
4.根据权利要求1或2所述的方法，其中，使用不同的反向投影参数来进行所述体积密度映射的计算。
5.根据权利要求1或2所述的方法，所述方法还包括：
g)对与所关注的所述体积(50)中的所述材料相对应的所关注的区域进行限定；
h)通过所述体积密度映射产生与所关注的所述区域相关的第一分布函数。
6.根据权利要求5所述的方法，所述方法包括：
i)辨识所述第一分布函数的至少一个特征，以对所关注的所述体积(50)中的所述材料进行识别。
7.根据权利要求1或2所述的方法，所述方法包括将所述偏转角的一个或更多个范围选择成使得电子和低动量渺子与高动量渺子分离。
8.根据权利要求1或2所述的方法，其中，对于在描迹仪(12、14、16、18)和所关注的所述体积(50)内的完整轨迹而言的低于特定阈值的总偏转角被计数为未偏转并且作为直的轨迹进行处理。
9.一种用于轻子的检测和/或识别组件(10)，包括：
输入描迹仪(12、16)，所述输入描迹仪与所关注的体积(50)相邻，所关注的所述体积包括多个体素，并且所述输入描迹仪配置为对进入所关注的所述体积的带电粒子进行检测；
输出描迹仪(14、18)，所述输出描迹仪在所关注的所述体积边界，所述输出描迹仪配置为对离开所关注的所述体积的带电粒子进行检测；
处理器，所述处理器配置为从所述输入描迹仪和所述输出描迹仪接收检测数据，并且被配置为：
将离开所关注的所述体积的粒子与进入所关注的所述体积的粒子相关联，并由此确定包括具有在特定偏转范围内的相关联的偏转角的完整轨迹，所述特定偏转范围被选择成使得电子和渺子至少部分地分离；
基于所述粒子在完整轨迹的情况下在所述输入描迹仪和/或所述输出描迹仪中的偏转角执行过滤；
通过使用穿过每个相应体素的已过滤的所述完整轨迹的反向投影来计算体积密度映射，所述体积密度映射表示完整轨迹的数量和/或表示散射角；以及
通过所述体积密度映射来检测和/或识别所关注的所述体积中的材料或物品。
10.一种对所关注的体积中的材料或物品(52)进行检测和/或识别的方法，所关注的所述体积包括多个体素，所述方法包括：
a)用输入描迹仪(12、16)对进入所关注的所述体积的带电粒子进行检测；
b)用输出描迹仪(14、18)对离开所关注的所述体积(50)的带电粒子进行检测；
c)将离开所关注的所述体积的粒子与进入所关注的所述体积的粒子相关联，并由此确定对于所述粒子而言的完整轨迹的集合；
d)基于所述粒子在完整轨迹的情况下在所述输入描迹仪和/或所述输出描迹仪中的偏转角来执行过滤；
e)通过使用穿过每个相应体素的已过滤的所述完整轨迹的反向投影来计算体积密度映射，所述体积密度映射表示完整轨迹的数量和/或表示散射角；其中，使用不同的反向投影参数来进行体积密度映射的计算；以及
f)通过所述体积密度映射来检测和/或识别所关注的所述体积中的所述材料或物品。
11.一种检测和/或识别组件(10)，包括：
输入描迹仪(12、16)，所述输入描迹仪与所关注的体积(50)相邻，所关注的所述体积包括多个体素，并且所述输入描迹仪配置为对进入所关注的所述体积的带电粒子进行检测；
输出描迹仪(14、18)，所述输出描迹仪在所关注的所述体积边界，所述输出描迹仪配置为对离开所关注的所述体积的带电粒子进行检测；
处理器，所述处理器配置为从所述输入描迹仪和所述输出描迹仪接收检测数据，并且配置为：
将离开所关注的所述体积的粒子与进入所关注的所述体积的粒子相关联，并由此确定所述输入描迹仪和/或所述输出描迹仪中的完整轨迹；
基于所述完整轨迹的偏转角来执行过滤；
通过使用穿过每个相应体素的已过滤的所述完整轨迹的反向投影来计算体积密度映射，所述体积密度映射表示完整轨迹的数量和/或表示散射角，其中，使用不同的反向投影参数来进行体积密度映射的计算；以及
通过所述体积密度映射来检测和/或识别所关注的所述体积中的材料或物品。
12.一种检测和/或识别组件(10)，包括：
输入描迹仪(12、16)，所述输入描迹仪与所关注的体积(50)相邻，所关注的所述体积包括多个体素，并且所述输入描迹仪配置为对进入所关注的所述体积的轻子进行检测；
输出描迹仪(14、18)，所述输出描迹仪在所关注的所述体积边界，所述输出描迹仪配置为对离开所关注的所述体积的轻子进行检测；
处理器，所述处理器配置为从所述输入描迹仪和所述输出描迹仪接收检测数据，并被配置为：
将离开所关注的所述体积的轻子与进入所关注的所述体积的轻子相关联，并由此确定所述输入描迹仪和/或所述输出描迹仪中的完整轨迹的集合；
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通过使用穿过每个相应体素的已过滤的所述完整轨迹的反向投影来计算体积密度映射，所述体积密度映射表示完整轨迹的数量和/或表示散射角；以及
通过所述体积密度映射来检测和/或识别所关注的所述体积中的材料或物品，
其中，所述完整轨迹的集合包括具有在特定偏转范围内的相关联的偏转角的完整轨迹，并且其中，所述偏转角的一个或更多个范围被选择成使得电子和渺子至少部分地分离。
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