【作 者】 孙智鹏，李明，马健，马瑾瑾，梁国栋

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0 引言

PET数据采集过程中通过时间窗和能量窗对探测到的γ光子对进行筛选，满足筛选条件的称为符合事件。符合事件分为随机符合、散射符合和真符合。散射符合和随机符合都是噪声数据，需要估计其数量和分布，从而对数据进行校正。

常见的散射校正方法分为四大类：能窗法[1]、卷积法[2]、物理模型法和AI模型法。前两种方法出现的时间比较早，且都存在比较多的近似。

能窗法通过扫描一个特定放射源，估算不同空间位置上不同能窗内散射符合和真符合的比例，从而估算出每一条LOR上真符合的计数。但是实际上不同位置上的散射与真符合的比例，与放射源和物质的空间分布有关，理论上只有在被扫描物体的放射源分布、物质空间分布、摆位等属性与前面提到的特定放射源的分布等完全一致时，能窗法才是准确的。临床条件下被扫描物体更加复杂，难以确保散射估计的准确性。

卷积法假设空间中每一个点的散射分布都呈高斯分布，所以真符合与高斯核函数的卷积被认为是散射分布。但实际上散射的空间分布比较复杂，和物体的密度分布、形状关系较大，所以卷积法也不够准确。

基于上面提到的问题，以单散射模拟[3]为代表的模型法被提出，通过建立物理模型和统计模型，单散射模拟可以较准确地计算出不同源分布、不同物质分布下的单散射分布。……