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최세환 (연세대학교) 최현준 (연세대학교) 민철희 (연세대학교) 정용현 (연세대학교) 안재준 (연세대학교)
저널정보
한국원자력학회 Nuclear Engineering and Technology Nuclear Engineering and Technology 제53권 제3호
발행연도
2021.3
수록면
888 - 893 (6page)
DOI
https://doi.org/10.1016/j.net.2020.08.020

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The International Atomic Energy Agency has developed a tomographic imaging system for accomplishingthe total fuel rod-by-rod verification time of fuel assemblies within the order of 1e2 h, however, thereare still limitations for some fuel types. The aim of this study is to develop a deep learning-based denoising process resulting in increasing the tomographic image acquisition speed of fuel assemblycompared to the conventional techniques. Convolutional AutoEncoder (CAE) was employed for denoising the low-quality images reconstructed by filtered back-projection (FBP) algorithm. The imagedata set was constructed by the Monte Carlo method with the FBP and ground truth (GT) images for 511patterns of missing fuel rods. The de-noising performance of the CAE model was evaluated by comparingthe pixel-by-pixel subtracted images between the GT and FBP images and the GT and CAE images; theaverage differences of the pixel values for the sample image 1, 2, and 3 were 7.7%, 28.0% and 44.7% for theFBP images, and 0.5%, 1.4% and 1.9% for the predicted image, respectively. Even for the FBP images notdiscriminable the source patterns, the CAE model could successfully estimate the patterns similarly withthe GT image.

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