@misc{oai:repo.qst.go.jp:00083915,
 author = {田口 智也 and 檜原, 崇正 and 浅井, 孝文 and 南, 卓海 and 境, 健太郎 and 西本, 貴博 and 余語, 覚文 and 有川, 安信 and WOON, Wei-Yen and 山内, 知也 and 金崎, 真聡 and 福田, 祐仁 and 蔵満, 康浩 and Takafumi, Asai and Yuji, Fukuda},
 month = {Nov},
 note = {高強度レーザーを用いたイオン加速は、がん治療や核融合、プラズマ診断への応用を目的に研究されている。実験で使用されるイオン検出器の一つに固体飛跡検出器（CR-39、カプトンなど）があり、陽子や重イオンなどの放射線に対して感度を持ち、実験においては層構造(スタック)で用いることが一般的である。加速されたイオンが固体飛跡検出器に入射してできた潜在飛跡を強塩基溶液により拡大してエッチピットを生成し、その形状や個数を計測することで入射イオンのエネルギーやフルエンス、空間分布などについての情報を得ることができる。しかし、その解析には複数回エッチングを行い、顕微鏡を用いてエッチピットの成長率を追う必要があり、非常に多くの時間と労力を必要とする。本研究では機械学習を用いた固体飛跡検出器のエッチピット解析の効率化と高精度化を目的とした。, 第38回プラズマ・核融合学会年会},
 title = {機械学習を用いた固体飛跡検出器解析},
 year = {2021}
}