用于液氩时间投影室中亚像素精度重建三维粒子端点的点提议网络
高能物理 - 实验
2021-08-25 v3 计算机视觉与模式识别
仪器与探测器
摘要
液氩时间投影室(LArTPC)是记录带电粒子轨迹的二维或三维图像的粒子成像探测器。识别这些图像中的兴趣点，即类径迹粒子(如μ子和质子)轨迹的起止点，以及类电磁簇射粒子(如电子和γ射线)轨迹的起始点，是识别与分析这些粒子的关键步骤，并影响中微子相互作用等物理信号的推断。点提议网络旨在发现这些特定兴趣点。该算法以亚体素精度预测其空间位置，并确定所识别兴趣点的类别。以体素分辨率为3mm/体素的PILArNet公开LArTPC数据样本为基准，我们的算法分别成功预测了96.8%和97.8%的距所给真实点位置3和10~体素距离内的三维点。对于距最近真实点位置3体素内的预测三维点，中位距离仅为0.25体素，实现了亚体素级精度。此外，我们报告了对预测与所给真实点位置偏差超10~体素的错误分析。在视觉扫描的50个错误中，25个源于真实位置的定义，15个为合理错误(物理学家在视觉上无法不认同算法预测)，10个为我们希望未来改进的真正错误。进一步，利用这些预测点，我们展示了一个将三维体素聚为单个类径迹粒子轨迹的简单算法，其聚类效率、纯度与调整兰德指数分别为96%、93%与91%。
引用
@article{arxiv.2006.14745,
title = {Point Proposal Network for Reconstructing 3D Particle Endpoints with Sub-Pixel Precision in Liquid Argon Time Projection Chambers},
author = {Laura Dominé and Pierre Côte de Soux and François Drielsma and Dae Heun Koh and Ran Itay and Qing Lin and Kazuhiro Terao and Ka Vang Tsang and Tracy L. Usher},
journal= {arXiv preprint arXiv:2006.14745},
year = {2021}
}