基于Gd2O2S闪烁体的 像增强型sCMOS 中子相机

Figure 1: 中子像增强器示意图

高压模块HVPS以及门控控制器GCU集成在相机系统内部，用双层3.2mm厚柔性硼材料包裹以防止中子对电路的干扰。同时Photek使用GCU去控制50ns门控所需要的高压脉冲电源。光电阴极的电压开关是由光阴极与MCP之间的-50v偏置电压控制，以防止无效光电子被放大。像增强器模块可以在50ns尺度进行通断操作。门控器GCU通过USB连接到数据采集器以及电脑上，这样可以通过软件控制MCP增益、光电阴极开关、门控持续时间以及延迟时序控制。利用中子源成形谱仪IMAT的信号和GCU模块进行同步从而来实现不同的采集模式。

探测器记录

N-Cam探测器的成像部分集成的是制冷型sCMOS相机，这台相机具有2048x2048阵列格式，同时单像素尺寸为6.5μm。 此台相机满画幅情况下最快成像速度是35fps，通过选择区域ROI可以获得更高的帧频。在此次实验中成像速度介于0.1fps和30fps之间。相机的满阱容量为30000e-，读出噪声＜2e-，16bit数位动态范围。同时暗噪声以及其他噪声可以通过-15℃的制冷进行大幅度削弱。相机通讯采用USB3.0,并有专业的控制软件。

使用一个45度的反射镜将像增强器的输出光反射到相机口成像，90度的探测设计可以有效减少中子束流对相机的干扰。为了进一步防止粒子干扰以及辐射损伤，在相机外还放置了双层3.2mm厚的柔性硼材料作为中子屏蔽防护层。75mm的探测成像区域通过Schneider-Kreuznach Componon f2.8/40mm 的镜头成像在上述的sCMOS相机上。同时相机还被安装在一个可以调整聚焦位置的平移台上。在实验中我们还通过镜头延长环前移相机靶面获得了33mm的视场，有效的分辨率在16.3um。

图像处理

使用ImageJ软件对图像记录并进行处理，对每一个数据组、平均暗场信号、平场校正信号以及样品成像进行编译。首先从一组参考的背景图中获取出平均背景信号；为了估算出平场信号，我们从每一个平场信号中减去平均背景，平场信号减去背景而后进行归一化和平均处理这样就可以得到平均平场校正信号；为了得到有效的目标信号，对所有的目标图像进行背景扣除、归一化处理而后除以平均平场信号。调整对象堆栈的大小可以改变相机曝光时间。通过将平均目标图像除以平场信号，这样可以使增益带来的变化以及固定模式噪声最小化【7，12】。最后处理得到的图像再进一步分析。

空间分辨率

为了标定中子相机系统的空间分辨率，我们从the Paul Scherrer Institute (PSI)实验中心取得一组分辨率标定图。PSI提供了三组不断减小的线对组图(200-1000um;25-150um;5-25um)以及用于模式传输函数MTF分析的3°的倾角盒。通过以上工具对75mm以及30mm视场进行了极限分辨率分析。

对于75mm的视场，IMAT中子源的针孔设置为40mm，产生了5x106n/cm2/s的中子束流，同时中子源输出孔径比为245：1。实验中在0.2fps情况下采集了60组平场信号以及60组背景信号，单大组耗时300s。分辨率标定图紧贴像增强器的前方中央位置，也记录了60组。为了评估X、Y轴的依赖，分辨率图也被放置在了像增强器边缘位置的3、6、9以及12点方向，每个位置被记录了60帧。对于30mm视场实验，记录了30张平场以及分辨率图，其中分辨率图只是放在像增强器中心进行了测试。

处理图像后，在第一和第二组线对（25-1000um）成像中重现出多条线阵的轮廓。同时对于不同线对的尺寸用方程二进行对比度计算。计算图像的MTF模式传递函数边缘效应，使用了ImageJ软件插件，针对边缘ROI区域进行定义分析。

灵敏度

基于闪烁体的中子成像系统的灵敏度很难评估。根据最初原理 ，闪烁屏的外部量子效率如下：

中nc项代表是中子捕获效率，ice项表示捕获产生电子的效率。本次实验使用的Gadox闪烁体，理论上有85%的中子可以被捕获，同时内部电子转换效率85%，故得出理论效率为47%。其中捕获概率是通过NIST数据中心捕获效率以及散射计算得出；IMAT中子成形光谱的单帧白光能量谱图参考了Kochelmann等人的相关文献【7】。

在实际过程中，由于探测器的非均匀性、光收集效率、每一次内部中子沉积引起电子不确定性以及闪烁体内部光产额，所以DQE(探测器量子效率)明显小于QE(理论效率)。其中中子作用闪烁体的能量沉积就可以在接近0keV（这个能量有大概率从闪烁体表面产生和逃逸）到大于100keV(在闪烁体内移动)。此部分，我们尝试通过分析暴露在全白光束的信号来估算量子效率DQE，同时也考虑到系统内部的光路系统会引起相邻像素之间重复计算。对于一个均匀的中子通量源，每个像素点的平均强度标记为ηFF，每个像素点的平均偏差σFF ,在一定区域的探测器中对捕获的中子产生的内转换电强度进行泊松分布函数表征如下方程：

其中N(x)表征的是在x大小区域内产生信号的中子数量，FN是中子通量，T是积分时间，r是相关的标度长度，可以认为是中子源产生的光的半径。通过对得到的全白光平场数据针对不同Binning进行整合处理，而后用方程4拟合得到DQE和r值。在标准的像增强器设置情况下，1s积分时间，获得了IMAT光源（80mm，中子通量2x107n/cm2/s）的平场数据。在连续成像模式下，采集了150帧平场的参考图像，同时在之前又采集了5帧信号图像。数据的矫正处理通过上述提到的方程1进行处理.

Figure 5: 不同尺寸线宽 、不同积分时间75mm视场下对比度     Figure 6: 75mm不同分辨率条件下75mm视场 MTF曲线（5、10、30、300s曝光时间）

DQE探测器量子效率

对成像区域的24mm*24mm进行平场成像区域进行校正, 曝光时间T=5s,中子流量FN = 2x107n/cm2/s , 并对此区域内使用泊松分布平场进行了矫正。 通过方程4进行拟合，而后估算得到的DQE=16.1%,中子产生的光半径r=81um。低于理论结果的47%，这是由于闪烁体表面的低能量损耗、探测器不均匀性以及仪器其他噪声的综合影响。r=81um表示距离像素边缘一定距离的中子互相作用将对相机信号产生影响。考虑到基于荧光屏的光散射，这个数值并不奇怪，并且和上述的MTF测量值一致，在2.5lp/mm情况下，50%对比度，200um线宽，大致为2r。未来将研究Gadox闪烁体的替代材料，以确定它们对r的影响和系统的极限分辨率。

对比度波动

图10给出了600s积分情况下对比度分析成像组的平场对比度图像。其中如像图10b所示，有四个长方形的模块以及一个铝制支架、两个钛材料螺丝组成。每一个长方形的尺寸为5mm宽、25mm长，铜材料（左侧10a）和铝材料（右侧10c）两大组中分别是以1mm递增的5-9mm以及10-14mm的厚度。

10a) Copper step-wedge from 5 to 14mm in 1 mm steps    10b) Contrast Phantom    10c) Aluminum Step-wedge from 5 to14 mm in 1 mm steps

Photek Limited

26 Castleham Road, St Leonards on Sea, East Sussex, TN38 9NS, United Kingdom

Revision 1 Last Updated: 03/04/202

图11通过方程5分析测量了不同厚度情况下的透过噪声曲线。 通过图11可以得出1.0cm与1.1cm厚度铝材料之间得CNR值是2.6。相同厚度的铜材料CNR是11.4。假定CNR=1的情况是最小可以检测的分辨率对比度，我们发现对于铝的可探测的最小对比度是0.26%，铜是0.3%，表明图像中的灰阶值应该是350。这个值同时也取决于中子束特性、样品的成分以及几何结构。

Figure 11a. Transmission through the aluminum step-wedge with error bars representing 1 σ noise.

Figure 11a. Transmission through the copper step-wedge with error bars representing 1 σ noise.

结论

N-cam在75mm视场下分辨率为10lp/mm（300s曝光测试时间）。曝光时间减小到30s以上对分辨率几乎没有影响。将曝光时间减小到30s以下时，分辨率也在10lp/mm，但会影响到分辨率。因此，采集300s积分情况下的平场、暗场图像，采集360度旋转的成像，一次断层扫描成像最快需要通过5次拍摄历时40分钟或者30次拍摄耗时3个小时。N-cam在测试过程中显示了x,y方向的依赖性，其中y方向对图像的影响大于x方向，但是其中的原因需要进一步的研究确定。同时系统的量子效率得出是16.1%，闪烁体的厚度会影响量子效率，同时也会影响小视场情况下的分辨率，这一点也有待研究。然而，对于75mm的大视场的影响可以忽略不计,与理论值近似，这主要是因为大视场情况下的有效像素点比较大所以影响较小。

1. E. Lehmann, "Neutron Imaging Facilities in a Global Context," Journal of Imaging, vol. 3, no. 52, pp. 1-11, 2017.
2. B. Schillinger et al, "Neutron Imaging in Cultural Heritage Research at the FRM-II Reactor of the Heinz Maier-Leibnitz Center," Journal of Imaging, vol. 4, no. 22, p. 1–11, 2018.
3. E. Lehmann et al, "Recent Application of Neutron Imaging Methods," Physics Procedia, vol. 88, pp. 5-12, 2017.
4. E. Lehmann et al, "Status and Perspectives of Neutron Imaging Facilities," Physics Procedia, vol. 88, pp. 140-147, 2017.
5. IAEA, Neutron Imaging as an NDT Tool, 2008.
6. IAEA, "Neutron Generators for Analytical Purposes," 2012.
7. W. Kochelmann et al, "Time-of-Flight Neutron Imaging on IMAT@ISIS: A New User Facility for Material Science," Journal of Imaging, vol. 4, no. 47, pp. 1-22, 2018.
8. A. A. Harms and G. McCormack, "Isotopic Conversion in Gadolinium Exposure Neutron Imaging," Nuclear Instruments and Methods, vol. 118, pp. 583-587, 1974.
9. P. Kandlakunta et al, "Measurement of Internal Conversion Electrons from Gd Neutron Capture," Instrument and Methods in Physics Research A, vol. 705, pp. 36-41, 2013.
10. NIST, "ESTAR Stopping Power and Range Tables for Electrons," 2020. [Online]. Available: https://physics.nist.gov/PhysRefData/Star/Text/ESTAR.html.
11. J. L. Wiza, "Microchannel Plate Detectors," Nuclear Instrumentation & Methods, vol. 162, p. 587– 601, 1979.
12. B. Schillinger, "An Affordable Image Detector and Low Cost Evaluation System for Computed Tomography using Neutrons, X-Rays, or Visible Light," Quantum Beam Science, vol. 3, no. 21, p. 1– 13, 2019.
13. NIST NCNR, "Neutron Activation and Scattering Calculator," 2020. [Online]. Available: https://www.ncnr.nist.gov/resources/activation/.

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