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Image reconstruction of muon tomographic data using a density-based clustering method.

机译：使用基于密度的聚类方法对μ子层析成像数据进行图像重建。

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摘要

Muons are subatomic particles capable of reaching the Earth's surface before decaying. When these particles collide with an object that has a high atomic number (Z), their path of travel changes substantially. Tracking muon movement through shielded containers can indicate what types of materials lie inside. This thesis proposes using a density-based clustering algorithm called OPTICS to perform image reconstructions using muon tomographic data. The results show that this method is capable of detecting high-Z materials quickly, and can also produce detailed reconstructions with large amounts of data.
机译：介子是能够在衰变之前到达地球表面的亚原子粒子。当这些粒子与具有高原子序数（Z）的物体碰撞时，它们的行进路径会发生很大变化。跟踪介子在屏蔽容器中的运动可以表明里面放置了哪种类型的材料。本文提出使用称为OPTICS的基于密度的聚类算法，以使用μon层析成像数据进行图像重建。结果表明，该方法能够快速检测高Z值的材料，并且还可以生成包含大量数据的详细重建。

著录项

  • 作者

    Perry, Kimberly B.;

  • 作者单位

    University of Wyoming.;

  • 授予单位 University of Wyoming.;
  • 学科 Electrical engineering.;Computer science.;Nuclear physics and radiation.
  • 学位 M.S.
  • 年度 2015
  • 页码 61 p.
  • 总页数 61
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
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