星门arf仿真实用工具
garf的Python项目详细描述
GARF=门ARF
与出版物相关的脚本：
物理医学生物学。2018年10月17日；63（20）：205013。doi:10.1088/1361-6560/aae331。 用神经网络学习spect探测器角响应函数加速蒙特卡罗模拟。 Sarrut D、Krah N、Badel Jn、Létang JM。 https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/30238925
提出了一种加速单光子发射计算机断层成像（spect）蒙特卡罗模拟的方法。它使用人工神经网络（ann）来学习准直器探测器系统的角响应函数（arf）。神经网络是从一个完整的模拟训练一次，包括完整的探测器头与准直器，晶体，和数字化过程。在模拟中，spect头内部的粒子跟踪被一个平面所代替。光子停在平面上，能量和方向被用作神经网络的输入，神经网络在每个能量窗口中提供检测概率。与基于直方图的arf相比，该方法对训练数据的统计依赖性较小，仿真效率相近，对训练数据的要求也较低。该实现可在gate平台中使用。
示例： https://github.com/OpenGATE/GateContrib/tree/master/imaging/garf
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