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J-GLOBAL ID：201802290802275971   整理番号：18A0968817

μ粒子トモグラフィーへの応用のためのエネルギー損失を伴う一般化ミューオン軌跡推定アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

A generalized muon trajectory estimation algorithm with energy loss for application to muon tomography

著者 (4件)： Chatzidakis Stylianos (Oak Ridge National Laboratory, Oak Ridge, Tennessee 37831, USA) ,  Liu Zhengzhi (Department of Nuclear Engineering, University of Tennessee, Knoxville, Tennessee 37996, USA) ,  Hayward Jason P. (Oak Ridge National Laboratory, Oak Ridge, Tennessee 37831, USA) ,  Scaglione John M. (Oak Ridge National Laboratory, Oak Ridge, Tennessee 37831, USA)
資料名： Journal of Applied Physics  (Journal of Applied Physics)
巻： 123  号： 12  ページ： 124903-124903-9  発行年： 2018年 
JST資料番号： C0266A  ISSN： 0021-8979  CODEN： JAPIAU  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究では,均一または不均一媒体のいずれかにおけるμ粒子の経路を推定するために,一般化μ粒子軌道推定アルゴリズムを提示した。核の非増殖と安全性検証応用における宇宙線ミューの使用は,画像化された物体を横断する前後の個々のミューの位置と方向を測定する検出器の最近の進歩と同様に,検査の非侵入性と受動的性質のために最近注目されている。しかし,ミューオン画像再構成技術は,低いミューオンフラックスと多重Coulomb散乱(MCS)の効果により分解能が制限される。現在の再構成アルゴリズム,例えば,最も近いアプローチ(PoCA)または直線経路(SLP)のポイントは,画像化されたオブジェクトを通してのミューパス推定のための非常に簡単な仮定に依存している。ロバストなミュントモグラフィのために,効率的で柔軟な物理ベースのアルゴリズムが,MCSプロセスをモデル化するために必要であり,それがオブジェクトを横断するときに,ミュオンの最も可能性のある軌跡を正確に推定する。本研究では,Bayesフレームワークの使用とMCSのGauss近似を,均一または不均一媒体を横断する宇宙線ミューの最も可能性のある経路の推定とMCSを行うために探索した。アルゴリズムの精度をモンテカルロシミュレーションミュオン軌跡と比較した。このアルゴリズムは,0.5GeVμmに対して1.5mm以下の二乗平均平方根(RMS),3GeVμmに対して0.25mmのRMSに対してμ粒子飛跡を予測できることが期待され,PoCAに比べて50%改善されていることが分かった。さらに,PoCAと比較して,有用なミューオンフラックスの30%の増加が観察された。ミューオントラック予測は,エネルギー損失が顕著でない,より高いμ粒子エネルギーまたはより小さい侵入深さに対して改善された。イオン化によるエネルギー損失の影響を調べ,使いやすい線形エネルギー損失関係を提案した。(翻訳著者抄録)【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： モデリング ,  分解能 ,  *軌跡 ,  宇宙線 ,  *エネルギー損失 ,  不均質媒質 ,  ロバスト性 ,  *アルゴリズム ,  画像処理 ,  画像再構成 ,  線形性 ,  *μ粒子 ,  検出器 ,  予測
準シソーラス用語： 画像化 ,  *推定アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 金属組織観察法  (WB01010R) ,  太陽電池  (NC03084O) ,  ルミネセンス一般  (BM08091B) ,  電磁気学一般  (BD01020N) ,  顕微鏡法  (BK01040E)

タイトルに関連する用語 (6件)： μ粒子トモグラフィー ,  応用 ,  エネルギー損失 ,  ミューオン ,  軌跡推定 ,  アルゴリズム