Abstract
Liquid argon time projection chamber detector technology provides high spatial and calorimetric resolutions on the charged particles traversing liquid argon. As a result, the technology has been used in a number of recent neutrino experiments, and is the technology of choice for the Deep Underground Neutrino Experiment (DUNE). In order to perform high precision measurements of neutrinos in the detector, final state particles need to be effectively identified, and their energy accurately reconstructed. This article proposes an algorithm based on a convolutional neural network to perform the classification of energy deposits and reconstructed particles as track-like or arising from electromagnetic cascades. Results from testing the algorithm on experimental data from ProtoDUNE-SP, a prototype of the DUNE far detector, are presented. The network identifies track- and shower-like particles, as well as Michel electrons, with high efficiency. The performance of the algorithm is consistent between experimental data and simulation.
| Original language | English (US) |
|---|---|
| Article number | 903 |
| Journal | European Physical Journal C |
| Volume | 82 |
| Issue number | 10 |
| DOIs | |
| State | Published - Oct 2022 |
Bibliographical note
Publisher Copyright:© 2022, The Author(s).
Fingerprint
Dive into the research topics of 'Separation of track- and shower-like energy deposits in ProtoDUNE-SP using a convolutional neural network'. Together they form a unique fingerprint.Cite this
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In: European Physical Journal C, Vol. 82, No. 10, 903, 10.2022.
Research output: Contribution to journal › Article › peer-review
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T1 - Separation of track- and shower-like energy deposits in ProtoDUNE-SP using a convolutional neural network
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AU - Perry, J.
AU - Pershey, D.
AU - Pessina, G.
AU - Petrillo, G.
AU - Petta, C.
AU - Petti, R.
AU - Pia, V.
AU - Piastra, F.
AU - Pickering, L.
AU - Pietropaolo, F.
AU - Pimentel, V. L.
AU - Pinaroli, G.
AU - Plows, K.
AU - Plunkett, R.
AU - Poling, R.
AU - Pompa, F.
AU - Pons, X.
AU - Poonthottathil, N.
AU - Poppi, F.
AU - Pordes, S.
AU - Porter, J.
AU - Potekhin, M.
AU - Potenza, R.
AU - Potukuchi, B. V.
AU - Pozimski, J.
AU - Pozzato, M.
AU - Prakash, S.
AU - Prakash, T.
AU - Prest, M.
AU - Prince, S.
AU - Psihas, F.
AU - Pugnere, D.
AU - Qian, X.
AU - Raaf, J.
AU - Radeka, V.
AU - Rademacker, J.
AU - Radics, B.
AU - Rafique, A.
AU - Raguzin, E.
AU - Rai, M.
AU - Rajaoalisoa, M.
AU - Rakhno, I.
AU - Rakotonandrasana, A.
AU - Rakotondravohitra, L.
AU - Rameika, R.
AU - Ramirez Delgado, M.
AU - Ramson, B.
AU - Rappoldi, A.
AU - Raselli, G.
AU - Ratoff, P.
AU - Raut, S.
AU - Razakamiandra, R.
AU - Rea, E.
AU - Real, J.
AU - Rebel, B.
AU - Rechenmacher, R.
AU - Reggiani-Guzzo, M.
AU - Reichenbacher, J.
AU - Reitzner, S. D.
AU - Rejeb Sfar, H.
AU - Renshaw, A.
AU - Rescia, S.
AU - Resnati, F.
AU - Reynolds, A.
AU - Ribas, M.
AU - Riboldi, S.
AU - Riccio, C.
AU - Riccobene, G.
AU - Rice, L. C.
AU - Ricol, J.
AU - Rigamonti, A.
AU - Rigaut, Y.
AU - Rincón, E. V.
AU - Ritchie-Yates, H.
AU - Rivera, D.
AU - Robert, A.
AU - Rochester, L.
AU - Roda, M.
AU - Rodrigues, P.
AU - Rodriguez Alonso, M. J.
AU - Rodriguez Bonilla, E.
AU - Rodriguez Rondon, J.
AU - Rosauro-Alcaraz, S.
AU - Rosenberg, M.
AU - Rosier, P.
AU - Roskovec, B.
AU - Rossella, M.
AU - Rossi, M.
AU - Rout, J.
AU - Roy, P.
AU - Rubbia, A.
AU - Rubbia, C.
AU - Russell, B.
AU - Ruterbories, D.
AU - Rybnikov, A.
AU - Saa-Hernandez, A.
AU - Saakyan, R.
AU - Sacerdoti, S.
AU - Safford, T.
AU - Sahu, N.
AU - Sala, P.
AU - Samios, N.
AU - Samoylov, O.
AU - Sanchez, M.
AU - Sandberg, V.
AU - Sanders, D. A.
AU - Sankey, D.
AU - Santana, S.
AU - Santos-Maldonado, M.
AU - Saoulidou, N.
AU - Sapienza, P.
AU - Sarasty, C.
AU - Sarcevic, I.
AU - Savage, G.
AU - Savinov, V.
AU - Scaramelli, A.
AU - Scarff, A.
AU - Scarpelli, A.
AU - Schefke, T.
AU - Schellman, H.
AU - Schifano, S.
AU - Schlabach, P.
AU - Schmitz, D.
AU - Schneider, A. W.
AU - Scholberg, K.
AU - Schukraft, A.
AU - Segreto, E.
AU - Selyunin, A.
AU - Senise, C. R.
AU - Sensenig, J.
AU - Sergi, A.
AU - Sgalaberna, D.
AU - Shaevitz, M.
AU - Shafaq, S.
AU - Shaker, F.
AU - Shamma, M.
AU - Sharankova, R.
AU - Sharma, H. R.
AU - Sharma, R.
AU - Sharma, R. K.
AU - Shaw, T.
AU - Shchablo, K.
AU - Shepherd-Themistocleous, C.
AU - Sheshukov, A.
AU - Shin, S.
AU - Shoemaker, I.
AU - Shooltz, D.
AU - Shrock, R.
AU - Siegel, H.
AU - Simard, L.
AU - Sinclair, J.
AU - Sinev, G.
AU - Singh, J.
AU - Singh, J.
AU - Singh, L.
AU - Singh, P.
AU - Singh, V.
AU - Sipos, R.
AU - Sippach, F.
AU - Sirri, G.
AU - Sitraka, A.
AU - Siyeon, K.
AU - Skarpaas, K.
AU - Smith, A.
AU - Smith, E.
AU - Smith, P.
AU - Smolik, J.
AU - Smy, M.
AU - Snider, E.
AU - Snopok, P.
AU - Snowden-Ifft, D.
AU - Soares Nunes, M.
AU - Sobel, H.
AU - Soderberg, M.
AU - Sokolov, S.
AU - Solano Salinas, C. J.
AU - Söldner-Rembold, S.
AU - Soleti, S.
AU - Solomey, N.
AU - Solovov, V.
AU - Sondheim, W. E.
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AU - Soto-Oton, J.
AU - Soto Ugaldi, F.
AU - Sousa, A.
AU - Soustruznik, K.
AU - Spagliardi, F.
AU - Spanu, M.
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AU - Spurgeon, K.
AU - Stancari, M.
AU - Stanco, L.
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AU - Stefan, D.
AU - Stein, R.
AU - Steiner, H.
AU - Steklain Lisbôa, A. F.
AU - Stewart, J.
AU - Stillwell, B.
AU - Stock, J.
AU - Stocker, F.
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AU - Strait, M.
AU - Strauss, T.
AU - Strigari, L.
AU - Stuart, A.
AU - Suarez, J. G.
AU - Suárez Sunción, J.
AU - Sulej, R.
AU - Sullivan, H.
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AU - Surdo, A.
AU - Susic, V.
AU - Suter, L.
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AU - Svoboda, R.
AU - Szczerbinska, B.
AU - Szelc, A. M.
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AU - Tang, S.
AU - Tapia, A.
AU - Tapia Oregui, B.
AU - Tapper, A.
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AU - Teklu, A.
AU - Tennessen, P.
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AU - Terao, K.
AU - Ternes, C. A.
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AU - Thakore, T.
AU - Thea, A.
AU - Thompson, J. L.
AU - Thorn, C.
AU - Timm, S.
AU - Tishchenko, V.
AU - Tomassetti, L.
AU - Tonazzo, A.
AU - Torbunov, D.
AU - Torti, M.
AU - Tortola, M.
AU - Tortorici, F.
AU - Tosi, N.
AU - Totani, D.
AU - Toups, M.
AU - Touramanis, C.
AU - Travaglini, R.
AU - Trevor, J.
AU - Trilov, S.
AU - Trzaska, W. H.
AU - Tsai, Y.
AU - Tsai, Y.
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AU - Tsang, K.
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AU - Tufanli, S.
AU - Tull, C.
AU - Tyley, E.
AU - Tzanov, M.
AU - Uboldi, L.
AU - Uchida, M. A.
AU - Urheim, J.
AU - Usher, T.
AU - Uzunyan, S.
AU - Vagins, M. R.
AU - Vahle, P.
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AU - Valencia, E.
AU - Valentim, R.
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AU - Van Berg, R.
AU - Van de Water, R. G.
AU - Vanegas Forero, D.
AU - Vannerom, D.
AU - Varanini, F.
AU - Vargas, D.
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AU - Vasina, S.
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AU - Ventura, S.
AU - Verdugo, A.
AU - Vergani, S.
AU - Vermeulen, M. A.
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AU - Whitehead, L. H.
AU - Whittington, D.
AU - Wilking, M. J.
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AU - Wilkinson, C.
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AU - Wilson, F.
AU - Wilson, R. J.
AU - Wisniewski, W.
AU - Wolcott, J.
AU - Wongjirad, T.
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AU - Worcester, M.
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AU - Yuan, W.
AU - Zaki, R.
AU - Zalesak, J.
AU - Zambelli, L.
AU - Zamorano, B.
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AU - Zazueta, L.
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AU - Zeug, K.
AU - Zhang, C.
AU - Zhang, S.
AU - Zhang, Y.
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AU - Zuklin, J.
AU - Zutshi, V.
AU - Zwaska, R.
N1 - Publisher Copyright: © 2022, The Author(s).
PY - 2022/10
Y1 - 2022/10
N2 - Liquid argon time projection chamber detector technology provides high spatial and calorimetric resolutions on the charged particles traversing liquid argon. As a result, the technology has been used in a number of recent neutrino experiments, and is the technology of choice for the Deep Underground Neutrino Experiment (DUNE). In order to perform high precision measurements of neutrinos in the detector, final state particles need to be effectively identified, and their energy accurately reconstructed. This article proposes an algorithm based on a convolutional neural network to perform the classification of energy deposits and reconstructed particles as track-like or arising from electromagnetic cascades. Results from testing the algorithm on experimental data from ProtoDUNE-SP, a prototype of the DUNE far detector, are presented. The network identifies track- and shower-like particles, as well as Michel electrons, with high efficiency. The performance of the algorithm is consistent between experimental data and simulation.
AB - Liquid argon time projection chamber detector technology provides high spatial and calorimetric resolutions on the charged particles traversing liquid argon. As a result, the technology has been used in a number of recent neutrino experiments, and is the technology of choice for the Deep Underground Neutrino Experiment (DUNE). In order to perform high precision measurements of neutrinos in the detector, final state particles need to be effectively identified, and their energy accurately reconstructed. This article proposes an algorithm based on a convolutional neural network to perform the classification of energy deposits and reconstructed particles as track-like or arising from electromagnetic cascades. Results from testing the algorithm on experimental data from ProtoDUNE-SP, a prototype of the DUNE far detector, are presented. The network identifies track- and shower-like particles, as well as Michel electrons, with high efficiency. The performance of the algorithm is consistent between experimental data and simulation.
UR - http://www.scopus.com/inward/record.url?scp=85139783137&partnerID=8YFLogxK
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U2 - 10.1140/epjc/s10052-022-10791-2
DO - 10.1140/epjc/s10052-022-10791-2
M3 - Article
AN - SCOPUS:85139783137
SN - 1434-6044
VL - 82
JO - European Physical Journal C
JF - European Physical Journal C
IS - 10
M1 - 903
ER -