Kozmik müonların kullanımı ilkesine dayalı tomografik görüntüleme sistemi prototipinin tasarımı ve benzetim çalışmaları
Design and simulation studies on an tomographic imaging detector prototype based on cosmic muons
Yazar: LITIFU MAIHEMUTIJIANG
Danışman: PROF. DR. SUAT ÖZKORUCUKLU
İstanbul Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Fizik Ana Bilim Dalı / Yüksek Enerji ve Plazma Fiziği Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2019
Konu: Fizik ve Fizik Mühendisliği = Physics and Physics Engineering

Özet:
Kozmik müonlar ışık hızına yakın hızlarla haraket eden nispeten uzun ömürlü doğal radyasyon kaynaklarıdır. Daha büyük kütleleri nedeniyle malzeme ile zayıf bir şekilde etkileşirler ve X-ışınları veya gama radyasyonundan daha uzun mesafe katederler. Bu özellikleri nedeniyle kozmik müonlar tomografik görüntüleme için mükemmel bir adaydır. Müon tomografisi ile ilgili temel özelliklerden biri, kozmik müonların kullanılmasına dayanan tomografik görüntüleme tekniğidir ve dünyadaki çeşitli araştırma laboratuvarları tarafından araştırılmaktadır. Müon tomografi görüntüleme tekniği nükleer reaktör ve nükleer atıkların görüntülenmesi hem de ulusal güvenlik için uluslar arası sınır geçitlerinde kargo konteynerlerinde saklanmış yüksek-Z malzemenin olup olmadığının tespit edilmesi gibi çeşitli alanlarda uygulanmaktadır.

Kozmik müon saçılma tomografisinde yaygın olarak kullanılan ve iyi bilinen iki görüntüleme algoritması vardır. Los Alamos Ulusal Laboratuvarı(LANL) grubu tarafından geliştirilen En Yakın Yaklaşım Noktası(POCA) algoritması ve Olasılık Maksimizasyonu-En Çok Olabilirlik (EM-ML) algoritmasıdır. POCA algoritması dedektör sistemine gelen ve dedektör sisteminden çıkan kozmik müon izlerinden oluşan düz çizginin en yakın geometrik noktasını, başka bir deyişle POCA noktasını arayan basit bir geometrik algoritmadır. Basit bir geometrik algoritma olması ile birlikte POCA algoritması üç boyutlu uzayda tek düzlemde tek noktada kesişmediği ve örnek hacimin dışında POCA noktalarının ortaya çıkabileceği gibi dezavantajları vardır hem de POCA metodu kullanıldığında hesaplama hatası olarak çok daha fazla "arka plan" saçılma noktaları vardır. 
Daha iyi bir sonuç veren EM-ML algoritması ise iterasyon metodu kullanarak tomografik görüntü elde eden bir istatistiksel algoritmasıdır. EM-ML yönteminin uygulanması daha zordur ve hesaplama zamanının uzun olması nedeniyle gerçek zamanlı görüntüleme uygulamalarında kullanılamaz. 

Genel olarak, POCA ve EM-ML gibi görüntüleme algoritmalarında hedeflenmiş hacmin vokisellere ayrıldığı, standart iterasyon yöntemi nedeni ile göreceli olarak uzun hesaplama zamanı gerektirir. Bu nedenle, bu algoritmalar genellikle gerçek zamanda çalışmaz ve ulusal güvenlik amacı için çok yavaş olma eğilimindedir. Bununla birlikte arka plan saçılmasından zarar görmeyen Z daha düşük materyaller için özellikle bulanık görüntü ortaya çıkar. 

Bu çalışmada, POCA metoduna nazaran daha küçük bir hata payı ile uygulanması çok kolay ve daha hızlı sonuç veren basit bir tomografik görüntüleme algoritmasının geliştirilmesi ve algoritmanın Geant4 benzetim paketinde uygulanması ile birlikte benzetim sonuçları rapor edilmiştir.

Abstract:
Cosmic muons are natural radiation sources that have relatively long lifetimes with speeds close to the speed of light. Due to their larger mass they weakly interaction with material and travel longer distances within the materials than X-rays or gamma radiation. Due to these properties cosmic muons are perfect for tomographic imaging. One of the main aspects concerning the concept of the muon tomography is tomographic image reconstruction technique which based on the use of atmospheric cosmic muons are being investigated by various research laboratories around the world. There are various applications for this technique such as nuclear reactor and waste imaging and the recognition of High-Z material in cargo containers for homeland security. There are two well-known image reconstruction  algorithms that are widely used in cosmic muon scattering tomography. They are the Point of Closest Approach (POCA) algorithm and the Expectation Maximization-Maximum Likelihood (EM-ML) algorithm both developed by the Los Alamos National Laboratory (LANL) group. The POCA method is a simple geometric algorithm that searches for the closest geometrical point of the incoming and outgoing tracks which is called as the POCA point. The EM-ML method is a statistical algorithm that gives a better result of tomographic image. However, POCA algorithm has weakness in three dimensions space, when the incident and scattered tracks are not coplanar and not intersect at single point and POCA points may occur outside the sample volume. There are much more "background" scattering points which are computation error due to the POCA approximation.  The EM-ML method is more difficult to apply and cannot match the requirements of a real time image processing due to the fact that it can no be able to produce results in a small computational time. Generally, in these reconstruction algorithms the standard iterative method, where the probed volume is voxelized, which requires relatively long CPU time. Therefor, these algorithms often does not run in real time and tend to be slow for the homeland security purpose. And there are blurred image especially for lower Z materials that indistinguishable from the background scattering. The present study reports a faster and simple algorithm that is easier to implement and give faster result with smaller error.