СТАТИСТИЧЕСКАЯ ТОМОГРАФИЧЕСКАЯ РЕКОНСТРУКЦИЯ НА ОСНОВЕ ИЗМЕРЕНИЙ ЗАРЯЖЕННЫХ ЧАСТИЦ

1. Способ детектирования предметного объема по томографическим данным заряженных частиц, полученным из предметного объема, содержащий этапы, на которых
(a) получают заданные томографические данные заряженных частиц, соответствующие углам рассеяния и оцениваемым импульсам заряженных частиц, пролетающих через предметный объем;
(b) предоставляют распределение вероятности рассеяния заряженных частиц для использования в алгоритме максимизации ожидания (ML/EM), причем упомянутое распределение вероятности основано на статистической модели множественного рассеяния;
(c) определяют, по существу, оценку наибольшего правдоподобия плотности рассеяния предметного объема, используя упомянутый алгоритм максимизации ожидания (ML/EM); и
(d) выводят реконструированную плотность рассеяния предметного объема на основе, по существу, оценки наибольшего правдоподобия.
2. Способ по п.1, содержащий этапы, на которых
принимают решение, по меньшей мере, по одному из (1) наличию и (2) типу целевого объекта в предметном объеме на основе упомянутой реконструированной плотности рассеяния предметного объема.
3. Способ по п.1, в котором предоставление распределения вероятности рассеяния заряженных частиц для использования в алгоритме максимизации ожидания (ML/EM) содержит этапы, на которых
(g) получают двумерное распределение вероятности для заряженных частиц на основе заданной плотности рассеяния однородного объекта;
(h) получают трехмерное распределение вероятности для упомянутых заряженных частиц на основе упомянутого двумерного распределения вероятности;
(i) получают распределение вероятности для рассеяния множества заряженных частиц через неоднородный предметный объем, характеризуемый через основные функции и
(j) получают распределение вероятности для множественного рассеяния на основе упомянутого его определения и результатов измерения рассеяния и импульса упомянутых заряженных частиц.
4. Способ по п.3, в котором получение двумерного распределения вероятности для заряженных частиц на основе заданной плотности рассеяния однородного объекта содержит этапы, на которых
(k) определяют плотность рассеяния материала как ожидаемое среднеквадратичное рассеяние упомянутых заряженных частиц через единицу глубины упомянутого материала;
(l) аппроксимируют распределение рассеяния заряженных частиц на основе гауссовой модели и
(m) аппроксимируют рассеяние и смещение лучей заряженных частиц на основе коррелированного двумерного гауссова распределения.
5. Способ по п.3, в котором получение трехмерного распределения вероятности для упомянутых заряженных частиц на основе упомянутого двумерного распределения вероятности содержит этапы, на которых
суммируют координаты и определяют длину трехмерного пути; рассчитывают трехмерное смещение и
определяют трехмерную ковариационную матрицу.
6. Способ по п.5, в котором получение распределения вероятности для рассеяния множества заряженных частиц через неоднородный предметный объем, характеризуемый через основные функции, содержит этапы, на которых
устанавливают трехмерную сетку основных функций, представляющих дискретные оценки плотности рассеяния;
определяют ковариационную матрицу рассеяния/смещения для каждого отдельного мю-мезона как оценку функции пути луча и плотности рассеяния и
определяют распределение вероятности для множества заряженных частиц как произведение вероятностей отдельных заряженных частиц.
7. Способ по п.1, в котором определение, по существу, оценки наибольшего правдоподобия плотности рассеяния предметного объема с использованием упомянутого алгоритма максимизации ожидания (ML/EM) содержит этапы, на которых
собирают измерения по рассеянию и импульсу для каждой заряженной частицы;
оценивают геометрию взаимодействия каждой заряженной частицы с каждой основной функцией упомянутой статистической модели рассеяния;
ij
для каждой пары заряженной частицы основной функции определяют матрицу весов W;
инициализируют плотность рассеяния в каждой основной функции с предположением и
находят итерационное решение для приблизительного решения наибольшего правдоподобия для содержимого предметного объема;
в котором итерационную обработку останавливают после заданного количества итераций или когда решение изменяется менее чем на заданное допустимое значение.
8. Способ по п.1, в котором определение, по существу, оценки наибольшего правдоподобия плотности рассеяния предметного объема с использованием упомянутого алгоритма максимизации ожидания (ML/EM) содержит этапы, на которых
x
y
y
r
i
2
собирают результаты измерения рассеяния и импульса для каждой заряженной частицы i = 1 до М (Δθ, Δθ, Δx, Δ, p );
ij
получают оценку пространственной структуры взаимодействия каждого мю-мезона с каждым вокселем j = 1 до N: (L, T);
ij
для каждой пары заряженная частица - воксель рассчитывают матрицу весов W
как ,
j,old
инициализируют предположение о плотности рассеяния λ в каждом вокселе и
j,old
j,new
используют обработку критерия остановки для установки λ=λ для всех вокселей.
9. Способ по п.1, в котором упомянутый алгоритм максимизации ожидания (ML/EM) включает в себя правило обновления среднего значения или правило медианы обновления значения.
10. Способ по п.1, в котором упомянутые томографические данные заряженных частиц содержат томографические данные мю-мезонов космических лучей.
11. Компьютерно реализуемый способ детектирования предметного объема по томографическим данным заряженных частиц, полученных из предметного объема, упомянутый способ содержит этапы, на которых
(a) получают томографические данные заряженных частиц, соответствующие углам рассеяния и оценкам импульсов заряженных частиц, пролетевших через предметный объем;
(b) предоставляют распределение вероятности плотности рассеяния заряженных частиц для использования в алгоритме максимизации ожидания (ML/EM), причем упомянутое распределение вероятности основано на статистической модели множественного рассеяния;
(c) определяют, по существу, оценку наибольшего правдоподобия плотности рассеяния предметного объема, используя упомянутый алгоритм максимизации ожидания (ML/EM); и
(d) выводят реконструированную плотность рассеяния предметного объема.
12. Способ по п.11, дополнительно содержащий этап, на котором принимают решение на основе упомянутой реконструированной плотности рассеяния предметного объема.
13. Способ по п.11, в котором предоставление распределения вероятности плотности рассеяния заряженных частиц для использования в алгоритме максимизации ожидания (ML/EM) содержит этапы, на которых
(g) оценивают двумерное распределение вероятности для заряженной частицы на основе заданной плотности рассеяния однородного объекта;
(h) получают трехмерное распределение вероятности для упомянутой заряженной частицы на основе упомянутого двумерного распределения вероятности;
(i) получают распределение вероятности для рассеяния множества заряженных частиц через неоднородный предметный объем, характеризуемый основными функциями; и
(j) определяют упомянутое распределение вероятности для множественного рассеяния на основе упомянутого его определения и измерения рассеяния и импульса упомянутых заряженных частиц.
14. Способ по п.13, в котором упомянутые томографические данные заряженных частиц содержат томографические данные заряженных частиц космических лучей.
15. Способ по п.14, в котором оценка двумерного распределения вероятности для заряженных частиц на основе заданной плотности рассеяния однородного объекта содержит этапы, на которых
0
определяют плотность рассеяния материала как ожидаемое среднеквадратичное рассеяние заряженных частиц космических лучей с номинальным импульсом ρ=3 ГэВ через единицу объема этого материала;
аппроксимируют распределение рассеяния заряженных частиц космических лучей, используя гауссову модель; и
аппроксимируют рассеяние и смещение космических лучей по коррелированному двумерному гауссову распределению;
в котором получение трехмерного распределения вероятности для упомянутых заряженных частиц на основе упомянутого двумерного распределения вероятности содержит этапы, на которых
суммируют координаты и определяют длину трехмерного пути;
рассчитывают трехмерное смещение и
определяют трехмерную ковариационную матрицу, и
в котором получение распределения вероятности для рассеяния множества заряженных частиц через неоднородный предметный объем, характеризуемый основными функциями, содержит этапы, на которых:
устанавливают трехмерную сетку основных функций, представляющую дискретные оценки плотности рассеяния;
определяют ковариационную матрицу рассеяния/смещения для каждой отдельной заряженной частицы космических лучей как функцию пути луча и оценок плотности рассеяния и
определяют распределение вероятности для множества заряженных частиц космических лучей как произведение отдельных вероятностей заряженных частиц.
16. Способ по п.14, в котором определение оценки, по существу, наибольшего правдоподобия плотности рассеяния предметного объема с использованием упомянутого алгоритма максимизации ожидания (ML/EM) содержит этапы, на которых
собирают результаты измерения рассеяния и импульса для каждой заряженной частицы космических лучей;
выполняют оценку пространственной структуры взаимодействия каждой заряженной частицы с каждой основной функцией упомянутой статистической модели множественного рассеяния;
ij
для каждой пары заряженных частиц основной функции определяют матрицу весов W,
инициализируют плотность рассеяния в каждой основной функции с предположением;
находят итеративное решение для аппроксимации решения наибольшего правдоподобия для содержания предметного объема;
где итеративный процесс останавливают после заданного количества итераций или когда решение изменяется менее, чем заданное допустимое значение.
17. Способ по п.10, в котором определение, по существу, оценки наибольшего правдоподобия плотности рассеяния предметного объема с использованием упомянутого алгоритма максимизации ожидания (ML/EM) содержит этапы, на которых
x
y
y
r
2
собирают результаты измерения рассеяния и импульса для каждой заряженной частицы от i=1 до i=М (Δθ, Δθ, Δx, Δ, p );
ij
оценивают геометрию взаимодействия каждой заряженной частицы с каждым вокселем от j=1 до j=N: (L, T);
ij
для каждой пары заряженная частица - воксель рассчитывают матрицу весов W
как
j,old
инициализируют предположение плотности рассеяния λ в каждом вокселе;
j,old
j,new
используют обработку критерия остановки для установки λ=λ для всех вокселей.
Di
ij
-1
18. Способ по п.17, в котором упомянутая обработка критериев остановки содержит для каждой заряженной частицы  расчет ∑ , используя , и выполняя инверсию для каждой пары вокселей заряженной частицы, рассчитывая члены условного ожидания: S, используя
где Tr (AB)=Tr (BA) на последнем этапе;
и подставляют данные рассеяния обеих координат x и y, используя
в правиле обновления.
19. Способ по п.18, в котором упомянутые заряженные частицы содержат мю-мезоны.
20. Способ по п.18, в котором упомянутый алгоритм ML/EM включает в себя правило обновления среднего значения, определенное как  или правило обновления медианы, определенное как
21. Компьютерный программный продукт, содержащий используемый компьютером носитель данных, на котором записаны инструкции, которые, при выполнении с помощью компьютера, обеспечивают выполнение компьютером способа для статистической реконструкции профилей плотности предметного объема по томографическим данным заряженных частиц, способ, содержащий этапы, на которых
(a) получают заданные томографические данные заряженных частиц, соответствующие углам рассеяния и оценкам импульсов заряженных частиц, пролетающих через предметный объем;
(b) предоставляют распределение вероятности рассеяния заряженных частиц для использования в алгоритме максимизации ожидания (ML/EM), причем упомянутое распределение вероятности основано на статистической модели множественного рассеяния;
(c) определяют, по существу, максимальную оценку вероятности плотности предметного объема, используя упомянутый алгоритм максимизации ожидания (ML/EM); и
(d) выводят реконструированную плотность рассеяния предметного объема.
22. Система детектирования, предназначенная для детектирования предметного объема с использованием заряженных частиц, пролетающих через предметный объем, содержащая:
первый набор детекторов, чувствительных к положению, расположенных на первой стороне предметного объема, для измерения положения и углов падения заряженных частиц в направлении предметного объема;
второй набор детекторов, чувствительных к положению, расположенных на второй стороне предметного объема, противоположной первой стороне, для измерения положения и углов вылетающих заряженных частиц, вылетающих из предметного объема; и
модуль обработки сигнала, предназначенный для приема данных измеренных сигналов из первого набора детекторов, чувствительных к положению, и измеренных сигналов из второго набора детекторов, чувствительных к положению, в котором модуль обработки сигнала обрабатывает принятые данные для получения статистической реконструкции распределения плотности рассеяния объема в предметном объеме.
23. Система по п.22, в которой модуль обработки сигнала выполнен с возможностью:
(a) получать томографические данные заряженных частиц, соответствующие углам рассеяния, и оцениваемые импульсы заряженных частиц, пролетающих через предметный объем;
(b) предоставлять распределение вероятности плотности рассеяния заряженных частиц на основе статистической модели множественного рассеяния;
(c) определять, по существу, оценку наибольшего правдоподобия плотности рассеяния предметного объема, используя алгоритм максимизации ожидания (ML/EM); и
(d) выводить реконструированную плотность рассеяния предметного объема на основе, по существу, оценки наибольшего правдоподобия.
24. Система по п.22, в которой:
каждый из первого и второго наборов детекторов частиц включает в себя дрейфовые трубки, расположенные с возможностью выполнения, по меньшей мере, трех измерений положения заряженной частицы в первом направлении и, по меньшей мере, трех измерений положения заряженной частицы во втором направлении, которое отличается от первого направления.
25. Система по п.22, в которой заряженные частицы представляют собой естественные мю-мезоны космических лучей, попадающие в предметный объем, и модуль обработки сигнала выполнен с возможностью индикации, присутствует ли целевой объект в предметном объеме, на основе статистической реконструкции плотности распределения объемного рассеяния в предметном объеме.