Development of Gamma source location estimation technology by using voxel-type detector and Machine-Learning

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大規模公共行事等における核・放射線テロの脅威への対策である核セキュリティにおいて、人や物資が複雑に流れている状況下で放射線を即時に検知し、かつその発生源を迅速に特定することが必要不可欠となる。本研究では、異常な放射線の発生位置を迅速に推定することが可能な方向感度型ガンマ線検知装置（Direction Sensitivity Gamma Detector: DSGD）の開発を最終目標とし、ボクセル型検出器と機械学習を組合わせた新しいガンマ線発生位置推定技術に関する基礎研究を実施する。令和4年度は、ボクセル型検出器モジュールで測定したガンマ線スペクトルの情報から線源位置を推定する手法を検討し、モンテカルロシミュレーションにより事前に構築したボクセル型検出器モジュールの応答関数データベースを元にして自動的に測定線源の立体角及び距離を推定するアルゴリズムを開発した。線源測定をシミュレートしたテストデータにより線源位置推定アルゴリズムの性能評価により、モジュールから一定の距離範囲において測定線源の立体角及び距離を高精度で推定できることを実証し、その範囲や性能向上に向けたモジュール設計の最適化に関する方策を明らかにした。また、標準線源を使用してヨウ化セシウム（CsI(Tl))シンチレータをベースとしたボクセル型検出器モジュールの基礎特性を評価し、線源位置推定アルゴリズム性能評価のための測定データを取得した。これらの本成果を国内学会やシンポジウムにて報告した。