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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
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
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。
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关键要点
- 提出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。
- 该方法重点应用于正电子发射断层扫描成像。
- 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。
- 引入定制损失函数来估计重构过程的固有不确定性，并考虑探测器的物理限制。
- 该方法实现了更健壮可靠的位置估计，结果证明了其有效性，并凸显了不确定性估计的显著益处。
- 讨论了该方法对改善正电子发射断层扫描成像质量的潜在影响。
- 展示了如何利用结果改进模型的应用并评估预测及相关不确定性的有效性。
- 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。
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