Convolutional Neural Networks Applied to Neutrino Events in a Liquid Argon Time Projection Chamber

no code implementations • 17 Nov 2016 • MicroBooNE collaboration, R. Acciarri, C. Adams, R. An, J. Asaadi, M. Auger, L. Bagby, B. Baller, G. Barr, M. Bass, F. Bay, M. Bishai, A. Blake, T. Bolton, L. Bugel, L. Camilleri, D. Caratelli, B. Carls, R. Castillo Fernandez, F. Cavanna, H. Chen, E. Church, D. Cianci, G. H. Collin, J. M. Conrad, M. Convery, J. I. Crespo-Anadón, M. Del Tutto, D. Devitt, S. Dytman, B. Eberly, A. Ereditato, L. Escudero Sanchez, J. Esquivel, B. T. Fleming, W. Foreman, A. P. Furmanski, G. T. Garvey, V. Genty, D. Goeldi, S. Gollapinni, N. Graf, E. Gramellini, H. Greenlee, R. Grosso, R. Guenette, A. Hackenburg, P. Hamilton, O. Hen, J. Hewes, C. Hill, J. Ho, G. Horton-Smith, C. James, J. Jan de Vries, C. -M. Jen, L. Jiang, R. A. Johnson, B. J. P. Jones, J. Joshi, H. Jostlein, D. Kaleko, G. Karagiorgi, W. Ketchum, B. Kirby, M. Kirby, T. Kobilarcik, I. Kreslo, A. Laube, Y. Li, A. Lister, B. R. Littlejohn, S. Lockwitz, D. Lorca, W. C. Louis, M. Luethi, B. Lundberg, X. Luo, A. Marchionni, C. Mariani, J. Marshall, D. A. Martinez Caicedo, V. Meddage, T. Miceli, G. B. Mills, J. Moon, M. Mooney, C. D. Moore, J. Mousseau, R. Murrells, D. Naples, P. Nienaber, J. Nowak, O. Palamara, V. Paolone, V. Papavassiliou, S. F. Pate, Z. Pavlovic, D. Porzio, G. Pulliam, X. Qian, J. L. Raaf, A. Rafique, L. Rochester, C. Rudolf von Rohr, B. Russell, D. W. Schmitz, A. Schukraft, W. Seligman, M. H. Shaevitz, J. Sinclair, E. L. Snider, M. Soderberg, S. Söldner-Rembold, S. R. Soleti, P. Spentzouris, J. Spitz, J. St. John, T. Strauss, A. M. Szelc, N. Tagg, K. Terao, M. Thomson, M. Toups, Y. -T. Tsai, S. Tufanli, T. Usher, R. G. Van de Water, B. Viren, M. Weber, J. Weston, D. A. Wickremasinghe, S. Wolbers, T. Wongjirad, K. Woodruff, T. Yang, G. P. Zeller, J. Zennamo, C. Zhang

We present several studies of convolutional neural networks applied to data coming from the MicroBooNE detector, a liquid argon time projection chamber (LArTPC).

Instrumentation and Detectors High Energy Physics - Experiment

Ionization Electron Signal Processing in Single Phase LArTPCs I. Algorithm Description and Quantitative Evaluation with MicroBooNE Simulation

1 code implementation • 23 Feb 2018 • MicroBooNE collaboration, C. Adams, R. An, J. Anthony, J. Asaadi, M. Auger, L. Bagby, S. Balasubramanian, B. Baller, C. Barnes, G. Barr, M. Bass, F. Bay, A. Bhat, K. Bhattacharya, M. Bishai, A. Blake, T. Bolton, L. Camilleri, D. Caratelli, R. Castillo Fernandez, F. Cavanna, G. Cerati, H. Chen, Y. Chen, E. Church, D. Cianci, E. Cohen, G. H. Collin, J. M. Conrad, M. Convery, L. Cooper-Troendle, J. I. Crespo-Anadon, M. Del Tutto, D. Devitt, A. Diaz, S. Dytman, B. Eberly, A. Ereditato, L. Escudero Sanchez, J. Esquivel, J. J. Evans, A. A. Fadeeva, B. T. Fleming, W. Foreman, A. P. Furmanski, D. Garcia-Gamez, G. T. Garvey, V. Genty, D. Goeldi, S. Gollapinni, E. Gramellini, H. Greenlee, R. Grosso, R. Guenette, P. Guzowski, A. Hackenburg, P. Hamilton, O. Hen, J. Hewes, C. Hill, J. Ho, G. A. Horton-Smith, A. Hourlier, E. -C. Huang, C. James, J. Jan de Vries, L. Jiang, R. A. Johnson, J. Joshi, H. Jostlein, Y. -J. Jwa, D. Kaleko, G. Karagiorgi, W. Ketchum, B. Kirby, M. Kirby, T. Kobilarcik, I. Kreslo, Y. Li, A. Lister, B. R. Littlejohn, S. Lockwitz, D. Lorca, W. C. Louis, M. Luethi, B. Lundberg, X. Luo, A. Marchionni, S. Marcocci, C. Mariani, J. Marshall, D. A. Martinez Caicedo, A. Mastbaum, V. Meddage, T. Miceli, G. B. Mills, A. Mogan, J. Moon, M. Mooney, C. D. Moore, J. Mousseau, M. Murphy, R. Murrells, D. Naples, P. Nienaber, J. Nowak, O. Palamara, V. Pandey, V. Paolone, A. Papadopoulou, V. Papavassiliou, S. F. Pate, Z. Pavlovic, E. Piasetzky, D. Porzio, G. Pulliam, X. Qian, J. L. Raaf, V. Radeka, A. Rafique, L. Rochester, M. Ross-Lonergan, C. Rudolf von Rohr, B. Russell, D. W. Schmitz, A. Schukraft, W. Seligman, M. H. Shaevitz, J. Sinclair, A. Smith, E. L. Snider, M. Soderberg, S. Soldner-Rembold, S. R. Soleti, P. Spentzouris, J. Spitz, J. St. John, T. Strauss, K. Sutton, S. Sword-Fehlberg, A. M. Szelc, N. Tagg, W. Tang, K. Terao, M. Thomson, C. Thorn, M. Toups, Y. -T. Tsai, S. Tufanli, T. Usher, W. Van De Pontseele, R. G. Van de Water, B. Viren, M. Weber, H. Wei, D. A. Wickremasinghe, K. Wierman, Z. Williams, S. Wolbers, T. Wongjirad, K. Woodruff, T. Yang, G. Yarbrough, L. E. Yates, B. Yu, G. P. Zeller, J. Zennamo, C. Zhang

We describe the concept and procedure of drifted-charge extraction developed in the MicroBooNE experiment, a single-phase liquid argon time projection chamber (LArTPC).

Instrumentation and Detectors High Energy Physics - Experiment Nuclear Experiment

A Deep Neural Network for Pixel-Level Electromagnetic Particle Identification in the MicroBooNE Liquid Argon Time Projection Chamber

no code implementations • 22 Aug 2018 • MicroBooNE collaboration, C. Adams, M. Alrashed, R. An, J. Anthony, J. Asaadi, A. Ashkenazi, M. Auger, S. Balasubramanian, B. Baller, C. Barnes, G. Barr, M. Bass, F. Bay, A. Bhat, K. Bhattacharya, M. Bishai, A. Blake, T. Bolton, L. Camilleri, D. Caratelli, I. Caro Terrazas, R. Carr, R. Castillo Fernandez, F. Cavanna, G. Cerati, Y. Chen, E. Church, D. Cianci, E. Cohen, G. H. Collin, J. M. Conrad, M. Convery, L. Cooper-Troendle, J. I. Crespo-Anadon, M. Del Tutto, D. Devitt, A. Diaz, K. Duffy, S. Dytman, B. Eberly, A. Ereditato, L. Escudero Sanchez, J. Esquivel, J. J. Evans, A. A. Fadeeva, R. S. Fitzpatrick, B. T. Fleming, D. Franco, A. P. Furmanski, D. Garcia-Gamez, G. T. Garvey, V. Genty, D. Goeldi, S. Gollapinni, O. Goodwin, E. Gramellini, H. Greenlee, R. Grosso, R. Guenette, P. Guzowski, A. Hackenburg, P. Hamilton, O. Hen, J. Hewes, C. Hill, G. A. Horton-Smith, A. Hourlier, E. -C. Huang, C. James, J. Jan de Vries, L. Jiang, R. A. Johnson, J. Joshi, H. Jostlein, Y. -J. Jwa, G. Karagiorgi, W. Ketchum, B. Kirby, M. Kirby, T. Kobilarcik, I. Kreslo, Y. Li, A. Lister, B. R. Littlejohn, S. Lockwitz, D. Lorca, W. C. Louis, M. Luethi, B. Lundberg, X. Luo, A. Marchionni, S. Marcocci, C. Mariani, J. Marshall, J. Martin-Albo, D. A. Martinez Caicedo, A. Mastbaum, V. Meddage, T. Mettler, G. B. Mills, K. Mistry, A. Mogan, J. Moon, M. Mooney, C. D. Moore, J. Mousseau, M. Murphy, R. Murrells, D. Naples, P. Nienaber, J. Nowak, O. Palamara, V. Pandey, V. Paolone, A. Papadopoulou, V. Papavassiliou, S. F. Pate, Z. Pavlovic, E. Piasetzky, D. Porzio, G. Pulliam, X. Qian, J. L. Raaf, A. Rafique, L. Rochester, M. Ross-Lonergan, C. Rudolf von Rohr, B. Russell, D. W. Schmitz, A. Schukraft, W. Seligman, M. H. Shaevitz, R. Sharankova, J. Sinclair, A. Smith, E. L. Snider, M. Soderberg, S. Soldner-Rembold, S. R. Soleti, P. Spentzouris, J. Spitz, J. St. John, T. Strauss, K. Sutton, S. Sword-Fehlberg, A. M. Szelc, N. Tagg, W. Tang, K. Terao, M. Thomson, R. T. Thornton, M. Toups, Y. -T. Tsai, S. Tufanli, T. Usher, W. Van De Pontseele, R. G. Van de Water, B. Viren, M. Weber, H. Wei, D. A. Wickremasinghe, K. Wierman, Z. Williams, S. Wolbers, T. Wongjirad, K. Woodruff, T. Yang, G. Yarbrough, L. E. Yates, G. P. Zeller, J. Zennamo, C. Zhang

We have developed a convolutional neural network (CNN) that can make a pixel-level prediction of objects in image data recorded by a liquid argon time projection chamber (LArTPC) for the first time.

Mechanical Ventilator Milano (MVM): A Novel Mechanical Ventilator Designed for Mass Scale Production in Response to the COVID-19 Pandemic

3 code implementations • 23 Mar 2020 • C. Galbiati, A. Abba, P. Agnes, P. Amaudruz, M. Arba, F. Ardellier-Desages, C. Badia, G. Batignani, G. Bellani, G. Bianchi, D. Bishop, V. Bocci, W. Bonivento, B. Bottino, M. Bouchard, S. Brice, G. Buccino, S. Bussino, A. Caminata, A. Capra, M. Caravati, M. Carlini, L. Carrozzi, J. M. Cela, B. Celano, C. Charette, S. Coelli, M. Constable, V. Cocco, G. Croci, S. Cudmore, A. Dal Molin, S. D'Auria, G. D'Avenio, J. DeRuiter, S. De Cecco, L. De Lauretis, M. Del Tutto, A. Devoto, T. Dinon, E. Druszkiewicz, A. Fabbri, F. Ferroni, G. Fiorillo, R. Ford, G. Foti, D. Franco, F. Gabriele, P. Garcia Abia, L. S. Giarratana, J. Givoletti, Mi. Givoletti, G. Gorini, E. Gramellini, G. Grosso, F. Guescini, E. Guetre, T. Hadden, J. Hall, A. Heavey, G. Hersak, N. Hessey, An. Ianni, C. Ienzi, V. Ippolito, C. L. Kendziora, M. King, A. Kittmer, I. Kochanek, R. Kruecken, M. La Commara, G. Leblond, X. Li, C. Lim, T. Lindner, T. Lombardi, T. Long, P. Lu, G. Lukhanin, G. Magni, R. Maharaj, M. Malosio, C. Mapelli, P. Maqueo, P. Margetak, S. M. Mari, L. Martin, N. Massacret, A. McDonald, D. Minuzzo, T. A. Mohayai, L. Molinari Tosatti, C. Moretti, A. Muraro, F. Nati, A. J. Noble, A. Norrick, K. Olchanski, I. Palumbo, R. Paoletti, N. Paoli, C. Pearson, C. Pellegrino, V. Pesudo, A. Pocar, M. Pontesilli, R. Pordes, S. Pordes, A. Prini, O. Putignano, J. L. Raaf, M. Razeti, A. Razeto, D. Reed, A. Renshaw, M. Rescigno, F. Retiere, L. P. Rignanese, J. Rode, L. J. Romualdez, R. Santorelli, D. Sablone, E. Scapparone, T. Schaubel, B. Shaw, A. S. Slutsky, B. Smith, N. J. T. Smith, P. Spagnolo, F. Spinella, A. Stenzler, A. Steri, L. Stiaccini, C. Stoughton, P. Stringari, M. Tardocchi, R. Tartaglia, G. Testera, C. Tintori, A. Tonazzo, J. Tseng, E. Viscione, F. Vivaldi, M. Wada, H. Wang, S. Westerdale, S. Yue, A. Zardoni

Presented here is the design of the Mechanical Ventilator Milano (MVM), a novel mechanical ventilator designed for rapid mass production in response to the COVID-19 pandemic to address the urgent shortage of intensive therapy ventilators in many countries, and the growing difficulty in procuring these devices through normal supply chains across borders.

Medical Physics

Neutrino Event Selection in the MicroBooNE Liquid Argon Time Projection Chamber using Wire-Cell 3-D Imaging, Clustering, and Charge-Light Matching

no code implementations • 2 Nov 2020 • MicroBooNE collaboration, P. Abratenko, M. Alrashed, R. An, J. Anthony, J. Asaadi, A. Ashkenazi, S. Balasubramanian, B. Baller, C. Barnes, G. Barr, V. Basque, L. Bathe-Peters, O. Benevides Rodrigues, S. Berkman, A. Bhanderi, A. Bhat, M. Bishai, A. Blake, T. Bolton, L. Camilleri, D. Caratelli, I. Caro Terrazas, R. Castillo Fernandez, F. Cavanna, G. Cerati, Y. Chen, E. Church, D. Cianci, J. M. Conrad, M. Convery, L. Cooper-Troendle, J. I. Crespo-Anadon, M. Del Tutto, D. Devitt, R. Diurba, L. Domine, R. Dorrill, K. Duffy, S. Dytman, B. Eberly, A. Ereditato, L. Escudero Sanchez, J. J. Evans, G. A. Fiorentini Aguirre, R. S. Fitzpatrick, B. T. Fleming, N. Foppiani, D. Franco, A. P. Furmanski, D. Garcia-Gamez, S. Gardiner, G. Ge, S. Gollapinni, O. Goodwin, E. Gramellini, P. Green, H. Greenlee, W. Gu, R. Guenette, P. Guzowski, E. Hall, P. Hamilton, O. Hen, G. A. Horton-Smith, A. Hourlier, E. C. Huang, R. Itay, C. James, J. Jan de Vries, X. Ji, L. Jiang, J. H. Jo, R. A. Johnson, Y. J. Jwa, N. Kamp, G. Karagiorgi, W. Ketchum, B. Kirby, M. Kirby, T. Kobilarcik, I. Kreslo, R. LaZur, I. Lepetic, K. Li, Y. Li, B. R. Littlejohn, D. Lorca, W. C. Louis, X. Luo, A. Marchionni, S. Marcocci, C. Mariani, D. Marsden, J. Marshall, J. Martin-Albo, D. A. Martinez Caicedo, K. Mason, A. Mastbaum, N. McConkey, V. Meddage, T. Mettler, K. Miller, J. Mills, K. Mistry, T. Mohayai, A. Mogan, J. Moon, M. Mooney, A. F. Moor, C. D. Moore, J. Mousseau, M. Murphy, D. Naples, A. Navrer-Agasson, R. K. Neely, P. Nienaber, J. Nowak, O. Palamara, V. Paolone, A. Papadopoulou, V. Papavassiliou, S. F. Pate, A. Paudel, Z. Pavlovic, E. Piasetzky, I. Ponce-Pinto, D. Porzio, S. Prince, X. Qian, J. L. Raaf, V. Radeka, A. Rafique, M. Reggiani-Guzzo, L. Ren, L. Rochester, J. Rodriguez Rondon, H. E. Rogers, M. Rosenberg, M. Ross-Lonergan, B. Russell, G. Scanavini, D. W. Schmitz, A. Schukraft, M. H. Shaevitz, R. Sharankova, J. Sinclair, A. Smith, E. L. Snider, M. Soderberg, S. Soldner-Rembold, S. R. Soleti, P. Spentzouris, J. Spitz, M. Stancari, J. St. John, T. Strauss, K. Sutton, S. Sword-Fehlberg, A. M. Szelc, N. Tagg, W. Tang, K. Terao, C. Thorpe, M. Toups, Y. -T. Tsai, S. Tufanli, M. A. Uchida, T. Usher, W. Van De Pontseele, B. Viren, M. Weber, H. Wei, Z. Williams, S. Wolbers, T. Wongjirad, M. Wospakrik, W. Wu, T. Yang, G. Yarbrough, L. E. Yates, H. W. Yu, G. P. Zeller, J. Zennamo, C. Zhang

Wire-Cell, proposed in recent years, is a novel tomographic event reconstruction method for LArTPCs.

Instrumentation and Detectors High Energy Physics - Experiment

Cosmic Background Removal with Deep Neural Networks in SBND

1 code implementation • 2 Dec 2020 • SBND Collaboration, R. Acciarri, C. Adams, C. Andreopoulos, J. Asaadi, M. Babicz, C. Backhouse, W. Badgett, L. Bagby, D. Barker, V. Basque, Q. Bazetto, M. Betancourt, A. Bhanderi, A. Bhat, C. Bonifazi, D. Brailsford, G. Brandt, T. Brooks, F. Carneiro, Y. Chen, H. Chen, G. Chisnall, I. Crespo-Anadón, E. Cristaldo, C. Cuesta, I., L. de Icaza Astiz, A. De Roeck, G. de Sá Pereira, M. Del Tutto, V. Di Benedetto, A. Ereditato, J. Evans, C. Ezeribe, S. Fitzpatrick, T. Fleming, W. Foreman, D. Franco, I. Furic, P. Furmanski, S. Gao, D. Garcia-Gamez, H. Frandini, G. Ge, I. Gil-Botella, S. Gollapinni, O. Goodwin, P. Green, C. Griffith, R. Guenette, P. Guzowski, T. Ham, J. Henzerling, A. Holin, B. Howard, R., S. Jones, D. Kalra, G. Karagiorgi, L. Kashur, W. Ketchum, M., J. Kim, A. Kudryavtsev, J. Larkin, H. Lay, I. Lepetic, B., R. Littlejohn, W., C. Louis, A., A. Machado, M. Malek, D. Mardsen, C. Mariani, F. Marinho, A. Mastbaum, K. Mavrokoridis, N. McConkey, V. Meddage, P. Méndez, T. Mettler, K. Mistry, A. Mogan, J. Molina, M. Mooney, L. Mora, C., A. Moura, J. Mousseau, A. Navrer-Agasson, F., J. Nicolas-Arnaldos, A. Nowak, O. Palamara, V. Pandey, J. Pater, L. Paulucci, V., L. Pimentel, F. Psihas, G. Putnam, X. Qian, E. Raguzin, H. Ray, M. Reggiani-Guzzo, D. Rivera, M. Roda, M. Ross-Lonergan, G. Scanavini, A. Scarff, D., W. Schmitz, A. Schukraft, E. Segreto, M. Soares Nunes, M. Soderberg, S. Söldner-Rembold, J. Spitz, N., J., C. Spooner, M. Stancari, V. Stenico, A. Szelc, W. Tang, J. Tena Vidal, D. Torretta, M. Toups, C. Touramanis, M. Tripathi, S. Tufanli, E. Tyley, G., A. Valdiviesso, E. Worcester, M. Worcester, G. Yarbrough, J. Yu, B. Zamorano, J. Zennamo, A. Zglam

In liquid argon time projection chambers exposed to neutrino beams and running on or near surface levels, cosmic muons and other cosmic particles are incident on the detectors while a single neutrino-induced event is being recorded.

Semantic Segmentation Data Analysis, Statistics and Probability