$\mathrm{\gamma}$-ray spectroscopy is a quantitative, non-destructive technique that may be utilized for the identification and quantitative isotopic estimation of radionuclides. Traditional methods of isotopic determination have various challenges that contribute to statistical and systematic uncertainties in the estimated isotopics. Furthermore, these methods typically require numerous pre-processing steps, and have only been rigorously tested in laboratory settings with limited shielding. In this work, we examine the application of a number of machine learning based regression algorithms as alternatives to conventional approaches for analyzing $\mathrm{\gamma}$-ray spectroscopy data in the Emergency Response arena. This approach not only eliminates many steps in the analysis procedure, and therefore offers potential to reduce this source of systematic uncertainty, but is also shown to offer comparable performance to conventional approaches in the Emergency Response Application.


翻译:$\mathrm {gamma}$-射线光谱分析是一种定量的非破坏性技术,可用于放射性核素的识别和定量同位素估计,传统的同位素确定方法面临各种挑战,导致估计同位素的统计和系统不确定性。此外,这些方法通常需要许多预处理步骤,仅在有限的屏蔽的实验室环境中经过严格测试。在这项工作中,我们研究了一些基于机器学习的回归算法的应用,以替代常规方法,在应急领域分析$\mathrm {gamma}$-射线光谱分析数据。这种方法不仅消除了分析程序的许多步骤,因此有可能减少系统不确定性的这一来源,而且还表明在应急应用中提供了与常规方法相似的效绩。

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