論文の概要: Deep Learning-Based Classification of Gamma Photon Interactions in
Room-Temperature Semiconductor Radiation Detectors
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.00682v1
- Date: Wed, 1 Nov 2023 17:42:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-02 12:39:07.854458
- Title: Deep Learning-Based Classification of Gamma Photon Interactions in
Room-Temperature Semiconductor Radiation Detectors
- Title（参考訳）: 深層学習に基づく室温半導体放射検出器におけるガンマ光子相互作用の分類
- Authors: Sandeep K. Chaudhuri, Qinyang Li, Krishna C. Mandal, Jianjun Hu
- Abstract要約: CdZnTeSe(CZTS)半導体検出器は、コンプトンと光電イベントの間に検出されたエネルギーの重なりが大きい。
我々の研究は、バイオメディカルイメージングを改善する次世代高エネルギーガンマ線検出器の開発に確固たる基礎を築いた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Photon counting radiation detectors have become an integral part of medical
imaging modalities such as Positron Emission Tomography or Computed Tomography.
One of the most promising detectors is the wide bandgap room temperature
semiconductor detectors, which depends on the interaction gamma/x-ray photons
with the detector material involves Compton scattering which leads to multiple
interaction photon events (MIPEs) of a single photon. For semiconductor
detectors like CdZnTeSe (CZTS), which have a high overlap of detected energies
between Compton and photoelectric events, it is nearly impossible to
distinguish between Compton scattered events from photoelectric events using
conventional readout electronics or signal processing algorithms. Herein, we
report a deep learning classifier CoPhNet that distinguishes between Compton
scattering and photoelectric interactions of gamma/x-ray photons with CdZnTeSe
(CZTS) semiconductor detectors. Our CoPhNet model was trained using simulated
data to resemble actual CZTS detector pulses and validated using both simulated
and experimental data. These results demonstrated that our CoPhNet model can
achieve high classification accuracy over the simulated test set. It also holds
its performance robustness under operating parameter shifts such as
Signal-Noise-Ratio (SNR) and incident energy. Our work thus laid solid
foundation for developing next-generation high energy gamma-rays detectors for
better biomedical imaging.
- Abstract（参考訳）: 光子計数放射検出器は、ポジトロン・エミッション・トモグラフィーやComputed Tomographyなどの医用画像モダリティの不可欠な部分となっている。
最も有望な検出器の1つは広帯域の室温半導体検出器であり、これはガンマ/x線光子と検出器材料との相互作用に依存する。
CdZnTeSe (CZTS) のような半導体検出器では、コンプトンと光電イベントの間に検出されたエネルギーの重なりが大きいため、コンプトン散乱イベントと光電イベントを従来の読み出しエレクトロニクスや信号処理アルゴリズムを用いて区別することはほとんど不可能である。
本稿では,ガンマ線光子とCdZnTeSe(CZTS)半導体検出器のコンプトン散乱と光電相互作用を識別するディープラーニング分類器CoPhNetについて報告する。
我々のCoPhNetモデルは、実際のCZTS検出器パルスに類似するシミュレーションデータを用いて訓練され、シミュレーションデータと実験データの両方を用いて検証された。
これらの結果は,cophnetモデルがシミュレーションテストセットよりも高い分類精度を達成できることを示した。
また、snr(signal-noise-ratio)やインシデントエネルギーといった動作パラメータシフト下でのパフォーマンスロバスト性も保持する。
その結果,次世代高エネルギーガンマ線検出器の開発の基礎が確立され,バイオメディカルイメージングが向上した。
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