머신 러닝에 기반한 구리(I)-아이오딘 클러스터 신틸레이터의 효율적인 X선 발광 이미징을 위한 발견

환경에 친화적인 조성, 적응 가능한 밴드갭, 강력한 화학적 안정성을 갖춘 효율적인 신틸레이터를 개발하는 것은 현대 X선 방사선촬영에 매우 중요합니다. 구리(I)-아이오딘 클러스터 결정이 가능성을 보이고 있지만, 무기 코어와 유기 리간드의 광범위한 설계 공간은 기존 접근 방식에 도전 과제가 됩니다. 본 연구에서는 효율적인 X선 발광 이미징을 위한 구리(I)-아이오딘 클러스터 신틸레이터의 머신 러닝 기반 발견을 제시합니다. 우리의 연구 결과는 기본 학습 모델과 융합된 기능을 결합하면 모델 일반화가 향상되어 인상적인 결정 계수 0.88을 달성할 수 있음을 보여줍니다. 이 접근 방식을 활용하여 우리는 방사선 발광이 PbWO4보다 56배 더 강한 고성능 Cu(I)-I 클러스터 신틸레이터인 구리 아이오딘-(1-부틸-1,4-디아자비시클로[2.2.2]옥탄-1-이온)2를 얻었으며, 이는 X선의 검출 한계를 19.6 nGyair s-1로 설정할 수 있습니다. 또한 우리는 이러한 신틸레이터를 X선 이미징을 위한 유연한 복합 신틸레이터 제작 시 미세 충전재로 사용하여 정적 해상도 20 lp mm-1를 달성하고 동적 X선 이미징을 위한 유망한 성능을 보여줍니다.