論文の概要: Uncertainty-Aware 3D Position Reconstruction in CZT Drift-Strip Detectors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2611.02027v1
• Date: Sun, 01 Nov 2026 16:18:26 GMT
• ステータス: 情報取得中
• システム内更新日: 2026-11-03 20:21:47.601596
• Title: Uncertainty-Aware 3D Position Reconstruction in CZT Drift-Strip Detectors
• Title（参考訳）: CZTドリフトストリップ検出器における不確実性を考慮した3次元位置再構成
• Abstract要約: CZTドリフトストリップ検出器に対する2つの不確実性認識手法について検討した。 点推定ネットワークとシミュレーションベース推論(SBI)の深層アンサンブルは、物理シミュレーションに基づいて訓練され、合成データと実験データの両方で評価される。 SBIは、位置情報の少ない領域とシミュレーションと物理検出器との差をハイライトする、より情報に富んだ不確実性推定を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.35649578465208
• License:
• Abstract: Accurate three-dimensional interaction-position reconstruction is important for CZT drift-strip detectors, but conventional methods can suffer from degraded performance in challenging detector regions, while learned models provide limited information about prediction reliability. We investigate two uncertainty-aware approaches: deep ensembles of point-estimation networks and simulation-based inference (SBI), which estimates a posterior distribution over interaction position. Both approaches are trained on physics-based simulations and evaluated on both synthetic and experimental data. On synthetic data, uncertainty from both methods correlates with positioning error, with SBI showing a substantially stronger relationship. On experimental measurements, the deep ensemble achieves improved $z$-position resolution, while SBI provides more informative uncertainty estimates that highlight regions of reduced positional information and discrepancies between simulation and the physical detector. These results demonstrate the complementary strengths of ensemble-based reconstruction and posterior inference for uncertainty-aware detector position reconstruction.
• Abstract（参考訳）: CZTドリフトストリップ検出器では正確な3次元相互作用位置再構成が重要であるが,従来の手法では,予測信頼性に関する限られた情報を提供する一方で,困難な検出領域における劣化性能に悩まされる可能性がある。 本稿では,2つの不確実性認識手法について検討する: 点推定ネットワークの深部アンサンブルと,相互作用位置の後方分布を推定するシミュレーションベース推論(SBI)である。 どちらの手法も物理に基づくシミュレーションで訓練され、合成データと実験データの両方で評価される。 合成データでは、両手法の不確実性は位置決め誤差と相関し、SBIは極めて強い関係を示す。 実験的な測定では、深層アンサンブルは改良された$z$-positionの解像度を達成する一方、SBIはより情報に富んだ不確実性推定を提供し、そこでは位置情報の減少とシミュレーションと物理検出器との相違が強調される。 これらの結果から,アンサンブルを用いた再構成と後部推論の相補的強度が不確実性検知位置再構成に有効であることが示唆された。

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