Radionuclide identification is an important part of the nuclear material identification system. The development of artificial intelligence and machine learning has made nuclide identification rapid and automatic. However, many methods directly use existing deep learning models to analyze the gamma-ray spectrum, which lacks interpretability for researchers. This study proposes an explainable radionuclide identification algorithm based on the convolutional neural network and class activation mapping. This method shows the area of interest of the neural network on the gamma-ray spectrum by generating a class activation map. We analyzed the class activation map of the gamma-ray spectrum of different types, different gross counts, and different signal-to-noise ratios. The results show that the convolutional neural network attempted to learn the relationship between the input gamma-ray spectrum and the nuclide type, and could identify the nuclide based on the photoelectric peak and Compton edge. Furthermore, the results explain why the neural network could identify gamma-ray spectra with low counts and low signal-to-noise ratios. Thus, the findings improve researchers' confidence in the ability of neural networks to identify nuclides and promote the application of artificial intelligence methods in the field of nuclide identification.
An artificial neural network (ANN) that identifies radionuclides from low-count gamma spectra of a NaI scintillator is proposed. The ANN was trained and tested using simulated spectra. 14 target nuclides were considered corresponding to the requisite radionuclide library of a radionuclide identification device mentioned in IEC 62327-2017. The network shows an average identification accuracy of 98.63% on the validation dataset, with the gross counts in each spectrum Nc = 100~10000 and the signal to noise ratio SNR = 0.05-1. Most of the false predictions come from nuclides with low branching ratio and/or similar decay energies. If the Nc>1000 and SNR>0.3, which is defined as the minimum identifiable condition, the averaged identification accuracy is 99.87%. Even when the source and the detector are covered with lead bricks and the response function of the detector thus varies, the ANN which was trained using non-shielding spectra still shows high accuracy as long as the minimum identifiable condition is satisfied. Among all the considered nuclides, only the identification accuracy of 235U is seriously affected by the shielding. Identification of other nuclides shows high accuracy even the shielding condition is changed, which indicates that the ANN has good generalization performance.
This work demonstrates the use of baromembrane method based on reverse osmosis (RO) process. The method is realized on mobile complex, which allows to concentrate and determine ultra-low activity of radionuclides in water cooling ponds of Russian nuclear fuel cycle enterprises. The existence level of radionuclide background creates difficult conditions for identification the contribution of liquid discharges enterprise, as standard monitoring methods have a very high detection level for radionuclides. Traditional methods for determining the background radionuclides concentrations require the selection of at least 500 liters (l) of water, followed by their evaporation to form a dry residue. This procedure with RO membranes requires at least 5 days. It is possible to reduce the time and energy spent on evaporation of hundreds of water liters by pre-concentrating radionuclides in a smaller sample volume with baromembrane method. This approach allows preliminary concentration of water samples from 500 l volume till 20 l volume during several hours. This approach is universal for the concentration of dissolved salts of any heavy metals, other organic compounds and allows the preparation of water countable samples in much shorter time compared to the traditional evaporation method.
Hyun Cheol Lee ;Bon Tack Koo ;Ju Young Jeon ;Bo-Wi Cheon ;Do Hyeon Yoo ;Heejun Chung;Chul Hee Min
Nuclear Engineering and Technology
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v.55
no.10
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pp.3907-3912
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2023
Radiation portal monitors (RPMs) installed at airports and harbors to prevent illicit trafficking of radioactive materials generally use large plastic scintillators. However, their energy resolution is poor and radionuclide identification is nearly unfeasible. In this study, to improve isotope identification, a RPM system based on a multi-array plastic scintillator and convolutional neural network (CNN) was evaluated by measuring the spectra of radioactive sources. A multi-array plastic scintillator comprising an assembly of 14 hexagonal scintillators was fabricated within an area of 50 × 100 cm2. The energy spectra of 137Cs, 60Co, 226Ra, and 4K (KCl) were measured at speeds of 10-30 km/h, respectively, and an energy-weighted algorithm was applied. For the CNN, 700 and 300 spectral images were used as training and testing images, respectively. Compared to the conventional plastic scintillator, the multi-arrayed detector showed a high collection probability of the optical photons generated inside. A Compton maximum peak was observed for four moving radiation sources, and the CNN-based classification results showed that at least 70% was discriminated. Under the speed condition, the spectral fluctuations were higher than those under dwelling condition. However, the machine learning results demonstrated that a considerably high level of nuclide discrimination was possible under source movement conditions.
The HyperGam program was developed for the analysis of complex HPGe ${\gamma}$-ray spectra. The previous version of HyperGam was mainly limited to the analysis of ${\gamma}$-ray peaks and the manual logging of the result. In this study, it is specifically developed into a tool for the isotopic analysis of spectra. The newly developed features include nuclide identification and activity determination. An algorithm for nuclide identification was developed to identify the peaks in the spectrum by considering the yield, efficiency, energy and peak area for the ${\gamma}$-ray lines emitted from the radionuclide. The detailed performance of nuclide identification and activity determination was accessed using the IAEA 2002 set of test spectra. By analyzing the test spectra, the numbers of radionuclides identified truly (true hit), falsely (false hit) or missed (misses) were counted and compared with the results from the IAEA 2002 tests. The determined activities of the radionuclides were also compared for four test spectra of several samples. The result of the performance test is promising in comparison with those of the well-known software packages for ${\gamma}$-ray spectrum analysis.
In this study, an airborne alpha detection system, which consists of a passivated implanted planar silicon (PIPS) detector and an air filter, was developed. A collimator applied to the alpha detection system showed an enhancement in resolution and a degradation in detection efficiency. The resolution and detection efficiency were compared and analyzed to evaluate the performance of the collimator. Thus, the resolution was found to be more important than the efficiency as a determining factor of the detection system performance, from the viewpoint of radionuclide identification. The performance was evaluated on three properties of the collimator: hole shape, hole length, and the ratio between the hole and frame pitches. From the hole shape performance evaluation, a hexagonal collimator showed the highest resolution. Further, the collimator with a hole pitch of 14 mm was found to have the highest resolution while that with a frame pitch of 4-6 mm (i.e., 1.2-1.4 times longer than the hole pitch) showed the highest resolution.
Monte Carlo (MC) simulations are increasingly being used as an alternative or supplement to the gamma spectrometric method in determining the full energy peak efficiency (FEPE) necessary for radionuclide identification and quantification. The MC method is more advantageous than the experimental method in terms of both cost and time. Experimental calibration with standard sources is difficult, especially for specimens with unusually shaped geometries. However, with MC, efficiency values can be obtained by modeling the geometry as desired without using any calibration source. Modeling the detector with the correct parameters is critical in the MC method. These parameters given to the user by the manufacturer are especially the dimensions of the crystal and its front edge, the thickness of the dead layer, dimensions, and materials of the detector components. This study aimed to investigate the effect of the front edge geometry of the detector crystal on efficiency, so the effect of rounded and sharp modeled front edges on the FEPE was investigated for <300 keV with three different HPGe detectors in point and volume source geometries using PHITS MC code. All results showed that the crystal should be modeled as a rounded edge, especially for gamma-ray energies below 100 keV.
Purpose: Although radionuclide cisternography (RNC) is an useful study to detect cerebrospinal fluid (CSF) leakage in the patient with spontaneous intracranial hypotension (SIH), it sometimes fails to demonstrate the site of CSF leakage. The aim of the study is to improve the detection of leakage site of CSF and to reduce time for the study in RNC using modified protocol (m-RNC). Materials & methods : The study consists of 8 studies of 7 patients ($38{\pm}8$ years, M:F=2:5) with SIH, who underwent m-RNC following administration of 185-222 MBq of $^{99m}Tc$-DTPA into the lumbar subarachnoid space. Sequential images were obtained the whole spine with the head including urinary bladder at 10 minute, 30 minute, 1 hour, 2 hour, 4 hour and 6 hour. Radioactivity of extradural space and urinary bladder was evaluated. Results: Leakage site of CSF was identified in all 8 cases by m-RNC. Leakage site was cervicothoracic junction (CTJ, n=3), CTJ with C1-2 (n=2), CTJ with thoracic spine, thoracolumbar spine and lumbar spine (each n=1). All cases presented leakage sites within 1 hour and multiple sites, where CTJ was included in 6 cases. Only one case presented additional site in 6 hour image. Early radioactivity within the urinary bladder was noted in 6 cases, but that was fellowing after identification of the leakage site. Conclusion: Radionuclide cisternography is sensitive to detect the leakage site of CSF and is expected to improve the detection of CSF leakage site and reduce time for the study using modified protocol.
Whole body counters (WBCs) are used to monitor radiation workers for internal contamination of radionuclides at domestic nuclear power plants (NPPs). A WBC is a scintillation detector using sodium iodide (NaI) and provides the identification of inhaled radionuclide and the measurement of its internal radioactivity in a short time. However, it is often possible to estimate external contamination as internal contamination due to radionuclides attached to the skin of radiation workers and this leads to an excessively conservative estimation of radioactive contamination. In this study, several experiments using a WBC and the Korean humanoid phantom were performed to suggest the more systematic method of discrimination between external and internal contamination. Furthermore, a WBC geometry experiment was conducted to suggest the optimal WBC geometry in consideration of deposited areas inside the body for dominant radionuclides at NPPs. The procedure of measurement and estimation of internal radioactivity for radiation workers at NPPs was improved on the basis of experimental results. Thus, it is expected to prevent from estimating internal exposure dose conservatively owing to the application of accurate whole body counting program to NPPs.
Kim, Seongcheol;Gwon, Da Yeong;Jeon, Yeoryeong;Han, Jiyoung;Kim, Yongmin
The Korean Journal of Nuclear Medicine Technology
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v.25
no.2
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pp.41-47
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2021
Purpose There are many cyclotrons compared to the land area of the Republic of Korea. Because GMP certification is required and the nuclear medicine test does not apply for insurance, the number of examinations for nuclear medicine is decreasing. Therefore, there is a high probability of early decommissioning of the cyclotron. However, we do not unusually perform the radioactivation evaluation on concrete that can be classified as radioactive waste during the decommissioning of the cyclotron. In this study, we aim to confirm the radioactivation in the concrete surface using Handheld Radionuclide Identification Devices (RIDs). Materials and Methods Because there is no cyclotron being decommissioning in the Republic of Korea, it was impossible to perform the coring of concrete for radioactivation analysis. In this study, we used the KIRAMS-13 and analyzed the concrete surface in the target direction in the cyclotron room. After setting the target direction as the center, radionuclides were measured for about five months at thirty points with vertical and horizontal intervals of 30 cm. We used the RIIDEye(Detector: NaI(Tl) detector, manufacturer: Thermo) in this study and set the measurement time per point to one day (24 hours). Results Co-60 and Cs-137 were detected in some measurement points, and we confirmed the radioactivity of Co-60 detected at the most points. As a result, we found that the radioactivity of Co-60 was high in the diagonal direction (from the lower-left direction to the upper right direction) based on the center of the target. However, we think it is impossible to apply the corresponding results to all cyclotrons because we performed the study using only one cyclotron. Conclusion In thirty measurement points, we could confirm the radioactive nuclides and the relative radioactivity using the results of portable nuclides analyzer. Therefore, we expect that we can use the portable nuclides analyzer to select the coring position of concrete during the decommissioning of the cyclotron. Also, if we secure the radioactivation data for several years, we expect to make a more accurate estimate of radioactive waste during the preparation period of decommissioning of the cyclotron.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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