TPC track denoising and recognition using convolutional neural networks

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21670%2F25%3A00383215" target="_blank" >RIV/68407700:21670/25:00383215 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="https://doi.org/10.1016/j.cpc.2025.109608" target="_blank" >https://doi.org/10.1016/j.cpc.2025.109608</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1016/j.cpc.2025.109608" target="_blank" >10.1016/j.cpc.2025.109608</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

TPC track denoising and recognition using convolutional neural networks

Popis výsledku v původním jazyce

The capability of convolutional neural networks to remove spurious signals caused by electronic noise, microdischarges and other effects from experimental data obtained with Time Projection Chambers is studied. A generator of synthetic data for the training of the neural network is described and its performance is compared with the results obtained with a conventional algorithm. The Physical meaning of the data resulting from the neural network and conventional denoising algorithms is thoroughly analysed, demonstrating the potential of convolutional neural networks in the preparation of raw data for analysis

Název v anglickém jazyce

TPC track denoising and recognition using convolutional neural networks

Popis výsledku anglicky

The capability of convolutional neural networks to remove spurious signals caused by electronic noise, microdischarges and other effects from experimental data obtained with Time Projection Chambers is studied. A generator of synthetic data for the training of the neural network is described and its performance is compared with the results obtained with a conventional algorithm. The Physical meaning of the data resulting from the neural network and conventional denoising algorithms is thoroughly analysed, demonstrating the potential of convolutional neural networks in the preparation of raw data for analysis

Druh

J_imp - Článek v periodiku v databázi Web of Science

CEP obor

—

OECD FORD obor

10300 - Physical sciences

Projekt

—

Návaznosti

I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Rok uplatnění

2025

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název periodika

Computer Physics Communications

ISSN

0010-4655

e-ISSN

1879-2944

Svazek periodika

312

Číslo periodika v rámci svazku

JUL

Stát vydavatele periodika

NL - Nizozemsko

Počet stran výsledku

9

Strana od-do

1-9

Kód UT WoS článku

001466537600001

EID výsledku v databázi Scopus

2-s2.0-105001814599