論文の概要: Enhancing radioisotope identification in gamma spectra via supervised domain adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.07069v2
• Date: Fri, 06 Jun 2025 22:33:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-10 16:33:09.529403
• Title: Enhancing radioisotope identification in gamma spectra via supervised domain adaptation
• Title（参考訳）: 教師付き領域適応によるガンマスペクトルのラジオアイソトープ同定の促進
• Authors: Peter Lalor,
• Abstract要約: 本研究では, 教師付き領域適応手法がラジオアイソトープ識別モデルを改善する方法について検討した。 まず、合成ソースドメインのデータを用いて放射性同位元素の同定モデルを事前訓練し、新しいターゲットドメインに対して微調整する。 解析の結果、微調整モデルの方が、ソースドメインデータやターゲットドメインデータのみにのみトレーニングされたモデルよりも大幅に優れていたことが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Machine learning methods in gamma spectroscopy have the potential to provide accurate, real-time classification of unknown radioactive samples. However, obtaining sufficient experimental training data is often prohibitively expensive and time-consuming, and models trained solely on simulated data can struggle to generalize to the unpredictable range of real-world operating scenarios. In this study, we explore how supervised domain adaptation techniques can improve radioisotope identification models by transferring knowledge between different data domains. We begin by pretraining a model for radioisotope identification using data from a synthetic source domain, and then fine-tune it for a new target domain that shares the same label space. Our analysis indicates that fine-tuned models significantly outperform those trained exclusively on source-domain data or solely on target-domain data, particularly in the intermediate data regime ($\approx 10^2$ to $10^5$ target training samples). This conclusion is consistent across four different machine learning architectures (MLP, CNN, Transformer, and LSTM). Furthermore, our findings show that fine-tuned Transformers yield a statistically significant improvement in test performance compared to the other architectures. Overall, this study serves as a proof of concept for applying supervised domain adaptation techniques to gamma spectroscopy in scenarios where experimental data is limited.
• Abstract（参考訳）: ガンマ分光法における機械学習手法は、未知の放射性試料の正確なリアルタイム分類を提供する可能性がある。 しかし、十分な実験データを得ることは、しばしば高価で時間を要することがあり、シミュレーションデータにのみ訓練されたモデルは、予測不可能な様々な実世界の運用シナリオに一般化するのに苦労する。 本研究では,異なるデータ領域間で知識を伝達することにより,教師付きドメイン適応手法がラジオアイソトープ識別モデルを改善する方法について検討する。 まず、合成ソースドメインのデータを用いて放射性同位元素の同定モデルを事前訓練し、同じラベル空間を共有する新しいターゲットドメインに微調整する。 解析の結果,微調整モデルの方が,ソースドメインデータのみやターゲットドメインデータのみに特化しているモデル,特に中間データ構造(ターゲットトレーニングサンプル10^2$〜10^5$)において,大幅に優れていたことが示唆された。 この結論は、4つの異なる機械学習アーキテクチャ(MLP、CNN、Transformer、LSTM)で一致している。 さらに, 微調整トランスフォーマーは, 他のアーキテクチャと比較して, 統計的に有意な性能向上が得られた。 本研究は,実験データに制限がある場合のガンマ分光法に教師付き領域適応法を適用するための概念実証として有効である。

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