原子核乾板を用いた粒子線イメージングに対する機械学習型自動解 析基盤の構築

名古屋大学未来材料・システム研究所

2026 年度共同利用・共同研究

伊代野淳

共同利用・共同研究

原子核乾板に記録された環境放射線のうち現在の自動飛跡読取装置では検出が困難である重原子核、アルファ線、ベータ線等を機械学習による抽出を行う自動解析基盤を構築することを目的とする。これらの種の粒子は、原子核乾板中を直線的に運動するミューオン飛跡とは違った特徴を持つため、既存のミューオンラジオグラフィ解析では検出対象外となっているが、観測サイトにおける環境放射線量を反映する有用な情報を含んでいる。原子核乾板の計測においては、取得される画像データ量が膨大であり、自動検出が確立している直線的で飛跡像が薄い事象以外の解析プロセスが人手や計算資源に大きく依存していた。そこで本研究は機械学習を導入し、大面積・長時間に展開された原子核乾板計測に対して、人手による解析と同等水準の物理情報を安定的に自動抽出可能な解析基盤を確立する。