論文の概要: Efficient Machine Learning Approach for Optimizing the Timing Resolution
of a High Purity Germanium Detector
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.00008v1
- Date: Tue, 31 Mar 2020 16:04:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-18 02:05:31.074699
- Title: Efficient Machine Learning Approach for Optimizing the Timing Resolution
of a High Purity Germanium Detector
- Title（参考訳）: 高純度ゲルマニウム検出器のタイミング分解能最適化のための効率的な機械学習手法
- Authors: R. W. Gladen, V. A. Chirayath, A. J. Fairchild, M. T. Manry, A. R.
Koymen, and A. H. Weiss
- Abstract要約: 60cm3同軸高純度ゲルマニウム検出器(HPGe)による511keVガンマ線検出によるパラメータの最適化のための効率的な機械学習手法について述べる。
この方法は、自己組織化マップ(SOM)と呼ばれる人工知能ニューラルネットワーク(ANN)を用いて、その立ち上がりエッジの形状に基づいてHPGe波形をクラスタリングする。
これらの可変タイミングパラメータをHPGe信号に適用すると、511keVのピークで4.3 nsのガンマ衝突時間分解能と、全体の6.5 nsのタイミング分解能が得られる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We describe here an efficient machine-learning based approach for the
optimization of parameters used for extracting the arrival time of waveforms,
in particular those generated by the detection of 511 keV annihilation
gamma-rays by a 60 cm3 coaxial high purity germanium detector (HPGe). The
method utilizes a type of artificial neural network (ANN) called a
self-organizing map (SOM) to cluster the HPGe waveforms based on the shape of
their rising edges. The optimal timing parameters for HPGe waveforms belonging
to a particular cluster are found by minimizing the time difference between the
HPGe signal and a signal produced by a BaF2 scintillation detector. Applying
these variable timing parameters to the HPGe signals achieved a
gamma-coincidence timing resolution of ~ 4.3 ns at the 511 keV photo peak
(defined as 511 +- 50 keV) and a timing resolution of ~ 6.5 ns for the entire
gamma spectrum--without rejecting any valid pulses. This timing resolution
approaches the best obtained by analog nuclear electronics, without the
corresponding complexities of analog optimization procedures. We further
demonstrate the universality and efficacy of the machine learning approach by
applying the method to the generation of secondary electron time-of-flight
spectra following the implantation of energetic positrons on a sample.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,60cm3同軸高純度ゲルマニウム検出器(hpge)による511kev消滅ガンマ線の検出により発生する波形の到来時刻を推定するためのパラメータの最適化のための効率的な機械学習手法について述べる。
この方法は、自己組織化マップ(SOM)と呼ばれる人工知能ニューラルネットワーク(ANN)を用いて、その立ち上がりエッジの形状に基づいてHPGe波形をクラスタリングする。
特定のクラスタに属するHPGe波形の最適タイミングパラメータは、HPGe信号とBaF2シンチレーション検出器によって生成された信号との時間差を最小化することによって得られる。
これらの可変タイミングパラメータをhpge信号に適用することで、511 kevフォトピーク(511 +-50 kevと定義)でのガンマ結合のタイミング分解能は ~ 4.3 ns となり、ガンマスペクトル全体のタイミング分解能は 6.5 ns となる。
このタイミング分解能は、アナログ最適化手順の複雑さを伴わずに、アナログ核エレクトロニクスによって得られる最良のものにアプローチする。
さらに, 試料にエネルギ性陽電子を注入した後の二次電子時間スペクトル生成に本手法を適用し, 機械学習手法の普遍性と有効性を示す。
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