論文の概要: Fast reconstruction-based ROI triggering via anomaly detection in the CYGNO optical TPC

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.24290v1
• Date: Tue, 30 Dec 2025 15:28:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-01 23:27:28.414575
• Title: Fast reconstruction-based ROI triggering via anomaly detection in the CYGNO optical TPC
• Title（参考訳）: CYGNO光TPCにおける異常検出による高速再構成型ROIトリガ
• Abstract要約: 高速な関心領域抽出のための教師なし・再構成に基づく異常検出戦略を提案する。 学習目的のみが異なる2つの台座学習オートエンコーダ構成を比較した。 最良の構成は、画像領域を破棄する(97.8 +/-0.1)%で再構成された信号強度の(93.0 +/-0.2)%を保持し、コンシューマGPUでは1フレームあたり約25msである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Optical-readout Time Projection Chambers (TPCs) produce megapixel-scale images whose fine-grained topological information is essential for rare-event searches, but whose size challenges real-time data selection. We present an unsupervised, reconstruction-based anomaly-detection strategy for fast Region-of-Interest (ROI) extraction that operates directly on minimally processed camera frames. A convolutional autoencoder trained exclusively on pedestal images learns the detector noise morphology without labels, simulation, or fine-grained calibration. Applied to standard data-taking frames, localized reconstruction residuals identify particle-induced structures, from which compact ROIs are extracted via thresholding and spatial clustering. Using real data from the CYGNO optical TPC prototype, we compare two pedestal-trained autoencoder configurations that differ only in their training objective, enabling a controlled study of its impact. The best configuration retains (93.0 +/- 0.2)% of reconstructed signal intensity while discarding (97.8 +/- 0.1)% of the image area, with an inference time of approximately 25 ms per frame on a consumer GPU. The results demonstrate that careful design of the training objective is critical for effective reconstruction-based anomaly detection and that pedestal-trained autoencoders provide a transparent and detector-agnostic baseline for online data reduction in optical TPCs.
• Abstract（参考訳）: 光読み取りタイムプロジェクションチャンバ(TPC)は、希少な時間探索には微粒なトポロジ情報を必須とするメガピクセルスケールの画像を生成するが、そのサイズはリアルタイムデータ選択に挑戦する。 我々は、最小処理のカメラフレーム上で直接動作する高速なROI抽出のための教師なし再構成に基づく異常検出戦略を提案する。 台座画像のみに特化して訓練された畳み込みオートエンコーダは、ラベル、シミュレーション、きめ細かいキャリブレーションなしで検出器ノイズ形態を学習する。 標準データ取得フレームに適用すると、局所的再構成残差は粒子誘起構造を識別し、そこからしきい値と空間クラスタリングによってコンパクトROIを抽出する。 CYGNO光TPCプロトタイプの実際のデータを用いて、トレーニング目的のみが異なる2つの台座学習オートエンコーダ構成を比較し、その影響を制御した研究を可能にする。 最良の構成は、画像領域を破棄する(97.8 +/-0.1)%で再構成された信号強度の(93.0 +/-0.2)%を保持し、コンシューマGPUでは1フレームあたり約25msの推論時間である。 その結果, トレーニング対象の注意深い設計は, 効果的な再構成に基づく異常検出に重要であり, 台座学習型オートエンコーダは, 光TPCにおけるオンラインデータ削減のための透明かつ検出不能なベースラインを提供することを示した。

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