論文の概要: Reduction of detection limit and quantification uncertainty due to interferent by neural classification with abstention

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.07609v1
• Date: Fri, 22 Apr 2022 18:47:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-22 12:14:00.831279
• Title: Reduction of detection limit and quantification uncertainty due to interferent by neural classification with abstention
• Title（参考訳）: 回避を伴う神経分類による干渉による検出限界と定量化の不確かさの低減
• Authors: Alex Hagen, Ken Jarman, Jesse Ward, Greg Eiden, Charles Barinaga, Emily Mace, Craig Aalseth, Anthony Carado
• Abstract要約: 本稿では,検出限界や定量化の不確かさを抑えるための新しい禁制機構を提案する。 本手法は, ガス比例カウンタ内の非放射能事象からAr-37およびAr-39放射性崩壊を識別し, 無機シンチレータ内の光子から中性子を識別する。
• 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: Many measurements in the physical sciences can be cast as counting experiments, where the number of occurrences of a physical phenomenon informs the prevalence of the phenomenon's source. Often, detection of the physical phenomenon (termed signal) is difficult to distinguish from naturally occurring phenomena (termed background). In this case, the discrimination of signal events from background can be performed using classifiers, and they may range from simple, threshold-based classifiers to sophisticated neural networks. These classifiers are often trained and validated to obtain optimal accuracy, however we show that the optimal accuracy classifier does not generally coincide with a classifier that provides the lowest detection limit, nor the lowest quantification uncertainty. We present a derivation of the detection limit and quantification uncertainty in the classifier-based counting experiment case. We also present a novel abstention mechanism to minimize the detection limit or quantification uncertainty \emph{a posteriori}. We illustrate the method on two data sets from the physical sciences, discriminating Ar-37 and Ar-39 radioactive decay from non-radioactive events in a gas proportional counter, and discriminating neutrons from photons in an inorganic scintillator and report results therefrom.
• Abstract（参考訳）: 物理科学における多くの測定は、物理現象の発生回数が現象の源泉の発生率を知らせる、計数実験として用いられる。 しばしば、物理的現象(終末信号)の検出は自然発生の事象(終末背景)と区別することが困難である。 この場合、背景からの信号イベントの識別は分類器を使って行うことができ、単純なしきい値ベースの分類器から高度なニューラルネットワークまで様々である。 これらの分類器はしばしば最適な精度を得るために訓練され検証されるが、最適精度分類器は一般に最小検出限界を提供する分類器や最低量子化の不確かさと一致しない。 分類器を用いた計数実験における検出限界と定量化の不確かさの導出について述べる。 また,検出限界や定量化の不確かさを最小化するために,新しい禁制機構を提案する。 本稿では, ガス比例カウンタ内の非放射能事象からAr-37およびAr-39放射性崩壊を識別し, 無機シンチレータ内の光子から中性子を識別し, その結果を報告する。

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