Fugu-MT 論文翻訳(概要): Automated Identification and Segmentation of Hi Sources in CRAFTS Using Deep Learning Method

論文の概要: Automated Identification and Segmentation of Hi Sources in CRAFTS Using Deep Learning Method

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.19912v2
Date: Thu, 21 Nov 2024 07:08:47 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-11-22 15:15:35.152944
Title: Automated Identification and Segmentation of Hi Sources in CRAFTS Using Deep Learning Method
Title（参考訳）: 深層学習法を用いたCRAFTSにおけるHi音源の自動同定とセグメント化
Authors: Zihao Song, Huaxi Chen, Donghui Quan, Di Li, Yinghui Zheng, Shulei Ni, Yunchuan Chen, Yun Zheng,
Abstract要約: 観測データから中性水素(ヒ)銀河を同定することは、ハイ銀河探査において重要な課題である。 CRAFTS(Commensal Radio Astronomy FAST Survey)から得られた3次元(3D)スペクトルデータからヒ源を抽出する機械学習手法を提案する。我々のモデルであるUnet-LKは、高度な3D-Unetセグメンテーションアーキテクチャを使用し、Huソースの複雑な構造を効果的に捉えるために、長めの畳み込みカーネルを使用している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.842583606693629
License:
Abstract: Identifying neutral hydrogen (\hi) galaxies from observational data is a significant challenge in \hi\ galaxy surveys. With the advancement of observational technology, especially with the advent of large-scale telescope projects such as FAST and SKA, the significant increase in data volume presents new challenges for the efficiency and accuracy of data processing.To address this challenge, in this study, we present a machine learning-based method for extracting \hi\ sources from the three-dimensional (3D) spectral data obtained from the Commensal Radio Astronomy FAST Survey (CRAFTS). We have carefully assembled a specialized dataset, HISF, rich in \hi\ sources, specifically designed to enhance the detection process. Our model, Unet-LK, utilizes the advanced 3D-Unet segmentation architecture and employs an elongated convolution kernel to effectively capture the intricate structures of \hi\ sources. This strategy ensures a reliable identification and segmentation of \hi\ sources, achieving notable performance metrics with a recall rate of 91.6\% and an accuracy of 95.7\%. These results substantiate the robustness of our dataset and the effectiveness of our proposed network architecture in the precise identification of \hi\ sources. Our code and dataset is publicly available at \url{https://github.com/fishszh/HISF}.
Abstract（参考訳）: 観測データから中性水素(\hi)銀河を同定することは、 \hi\銀河探査において重要な課題である。観測技術の進歩,特にFASTやSKAのような大規模望遠鏡プロジェクトの出現に伴い,データ量の増加はデータ処理の効率と正確性に新たな課題をもたらす。この課題に対処するために,我々は,CRAFTS(Commensal Radio Astronomy FAST Survey)から得られた3次元のスペクトルデータから \hi\ ソースを抽出する機械学習手法を提案する。我々は,検出プロセスの強化に特化して設計された,\hi\ ソースに富んだ特別なデータセット HISF を慎重に組み立てた。我々のモデルであるUnet-LKは、高度な3D-Unetセグメンテーションアーキテクチャを利用し、長い畳み込みカーネルを用いて、\hi\ソースの複雑な構造を効果的にキャプチャする。この戦略は、\hi\ソースの信頼性の高い識別とセグメンテーションを保証し、91.6\%のリコール率と95.7\%の精度で注目すべきパフォーマンス指標を達成する。これらの結果は,データセットのロバスト性や,提案したネットワークアーキテクチャの有効性を,<hi>ソースの正確な同定において裏付けるものである。コードとデータセットは \url{https://github.com/fishszh/HISF} で公開されています。

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