基于深度学习的室温半导体辐射探测器中的伽玛光子相互作用分类

本文介绍了一种基于物理信息的深度学习方法，用于定量估计单体闪烁体中伽马相互作用的空间坐标，特别是正电子发射断层扫描成像。该方法使用密度神经网络方法在快速铅钨酸盐闪烁体探测器中估计二维伽马光子相互作用坐标，并引入了定制损失函数来估计重构过程的固有不确定性。该方法不仅限于正电子发射断层扫描成像，还可以推广到其他应用领域。