基于CMOS技术的多通道TOF-PET脉冲时间信息数字化单芯片系统研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61471245
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    80.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0125.医学信息检测与处理
  • 结题年份:
    2018
  • 批准年份:
    2014
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2015-01-01 至2018-12-31

项目摘要

CMOS based pulse digital processing is the most feasible solution for all digital TOF-PET imaging system. High-speed precise digitization of timing information is the key aspect to improve image quality. Considering the rising/fading edge of the scintillation pulses is in the range of nano-second, traditional complex digitization methods involving pulse shaping and ADC sampling limit the timing and reduce image quality. Based on accurate acquisition of timing information, Multi-threshold voltage (MVT) method employs a simple, non-ADC architecture, which directly extracts timing and energy information of the scintillation-pulses with very high resolution. This project will focus on CMOS based MVT solutions for the direct-digitization of the timing information of the TOF-PET pulses. Pico-second accuracy trigger method, high resolution timing information digitization and system offset self-calibration will be studied in detail. This project will also explore the scheme for constructing a high timing resolution integrated system of TOF-PET scintillation-pulse digital processing. Research findings can serve as the basis to realize a very large scale multichannel TOF-PET pulses digital processing system. It can not only further improve the image quality of TOF-PET system, but also contributes to the developing of PET medical imageology in biological science and clinical studies.
基于CMOS技术的脉冲数字处理系统是全数字TOF- PET最有潜力的方案。精确获取脉冲时间信息是提高成像质量的关键。闪烁脉冲上升/衰减时间仅为纳秒量级,先整形再经ADC的处理方式结构复杂,限制了皮秒量级时间信息的精确获取,制约了成像质量。 基于精确测量脉冲时间信息的多电压阈值法(MVT)不使用ADC,系统架构大幅简化,直接处理脉冲就可获得优异的时间和能量信息。本项目研究基于CMOS技术采用MVT方法精确获取TOF-PET脉冲时间信息的方案,解决其中皮秒级精确触发、时间信息高分辨率数字化及系统自校准等关键问题,探索基于CMOS技术实现多通道TOF-PET脉冲时间信息数字化单芯片系统的方案。 研究成果可以为实现多通道TOF-PET脉冲大规模集成全数字处理系统奠定方法和技术基础,进一步提高TOF-PET的成像分辨率,推动生命科学和临床医学中PET成像技术的发展。

结项摘要

精确获取闪烁脉冲时间信息是全数字TOF- PET提高成像质量的关键。闪烁脉冲上升/衰减时间仅为纳秒量级,先整形再经ADC数字化的方案会造成脉冲时间信息丢失,限制了皮秒量级时间信息的精确获取,降低了成像质量。本项目研究基于CMOS技术采用多电压阈值精确获取TOF-PET脉冲时间信息的方法,探索基于CMOS技术设计多通道TOF-PET脉冲时间信息精确数字化芯片的方案。.. 本项目深入研究了闪烁脉冲皮秒级精确触发、高精度数字化时间信息测量和系统自校准等关键问题,设计了宽频高速数字比较器,解决了随机高速闪烁脉冲的高精度捕获问题,构造了自校准两级DLL精确测时系统,掌握了基于CMOS直接数字化闪烁脉冲的核心技术。结合比较器和精确测试系统,设计了多通道高精度TOF-PET时间信息数字化芯片并成功流片,时间分辨率优于30 ps,为多通道TOF-PET脉冲大规模集成全数字处理系统奠定了设计方法和核心硬件基础。.. 通过本项目的工作发表论文15篇,申请中国发明专利6项,获得中国发明专利授权2项,获得集成电路布图设计登记证书7项。本项目的工作是全数字TOF-PET成像系统的核心共性技术,为进一步提高TOF-PET的成像分辨率和推动PET成像技术的发展奠定了坚实的基础

项目成果

期刊论文数量(8)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(7)
专利数量(7)
A CMOS Time-to-Digital Converter for Real-Time Optical Time-of-Flight Sensing System
用于实时光学飞行时间传感系统的 CMOS 时间数字转换器
  • DOI:
    10.1109/mcom.2018.1700653
  • 发表时间:
    2018-08-01
  • 期刊:
    IEEE COMMUNICATIONS MAGAZINE
  • 影响因子:
    11.2
  • 作者:
    Li, Yan;Yu, Hang;Jiang, Lai
  • 通讯作者:
    Jiang, Lai
Robust sound event classification with bilinear multi-column ELM-AE and two-stage ensemble learning
使用双线性多列 ELM-AE 和两阶段集成学习进行鲁棒声音事件分类
  • DOI:
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  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    EURASIP Journal on Audio Speech and Music Processing
  • 影响因子:
    2.4
  • 作者:
    Zhang Junjie;Yin Jie;Zhang Qi;Shi Jun;Li Yan
  • 通讯作者:
    Li Yan
一个采用新颖的混合电容切换模式的SAR ADC设计
  • DOI:
    10.13209/j.0479-8023.2018.048
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    北京大学学报(自然科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    葛彬杰;李琰;俞航;冯晓星
  • 通讯作者:
    冯晓星
A 16 MHz, 59.2 ppm/A degrees C CMOS DLL-Assisted VCO with Improved Frequency Stability Towards Single Chip Wireless IOT
16 MHz、59.2 ppm/A°C CMOS DLL 辅助 VCO,具有针对单芯片无线 IOT 的更高频率稳定性
  • DOI:
    10.1007/s11036-016-0716-6
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    MOBILE NETWORKS %26 APPLICATIONS
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Li Yan;Zhen Cao;Liu Shaohua;Jiang Lai;Yu Hang
  • 通讯作者:
    Yu Hang
一种基于0.18μm CMOS工艺的电荷泵锁相环
  • DOI:
    10.13911/j.cnki.1004-3365.170231
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    微电子学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    葛彬杰;李琰;俞航;冯晓星
  • 通讯作者:
    冯晓星

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  • 通讯作者:
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  • 作者:
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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