[2J01-08] 線量測定

[2J04] コンプトンカメラの精度向上のための推定手法の開発

*大堀 祥己¹、鳥居 建男¹、高瀬 つぎ子¹、山口 克彦¹ (1. 福島大)

キーワード：コンプトンカメラ、機械学習、放射線源分布推定

コンプトン散乱の原理を用いて放射線源の位置推定が行えるコンプトンカメラは、放射性物質の可視化や除染効果の判定に用いられてきた。しかし、遮蔽体となるものが線源とコンプトンカメラの間に存在する場合には放射性物質の分布に広がりが見られ、詳細な位置や形を完全には捉えきれない。そこで、γ線エネルギースペクトルデータをニューラルネットワーク(NN)に入力し、線源分布を推定した機械学習に着目した。本研究では、このアルゴリズムを用いてコンプトンカメラで得られるγ線のエネルギー情報と放射線源分布のデータをNNに学習させて解析させることで、線源とコンプトンカメラの間に鉛板を配置した場合にどの程度の位置や形状の特定が可能か検証を試みた。