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用于软组织成像的镉锌镉碲（CZT）光子计数探测器的特性研究
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
报道了一种深度学习分类器CoPhNet，能够区分CdZnTeSe（CZTS）半导体探测器中的康普顿散射和光电相互作用的γ/X射线光子。该模型使用模拟数据进行训练，并使用模拟和实验数据进行验证，结果表明CoPhNet模型能够实现较高的分类准确性。这项工作为下一代高能γ射线探测器的开发打下了基础。
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关键要点
- 报道了一种深度学习分类器 CoPhNet。
- CoPhNet 能够区分 CZTS 半导体探测器中的康普顿散射和光电相互作用的 γ/X 射线光子。
- 该模型使用模拟数据进行训练，并模拟实际的 CZTS 探测器脉冲。
- 使用模拟和实验数据进行验证，结果显示 CoPhNet 模型具有较高的分类准确性。
- 此工作为开发下一代高能 γ 射线探测器打下基础，旨在实现更好的生物医学成像。
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