Amélioration des performances d’imageur gamma CdZnTe par apprentissage de modèle

Publié le : 8 février 2020

L’imagerie gamma est une technique qui est appliquée à l’imagerie médicale (imagerie moléculaire, médecine nucléaire) ou à la sécurité (transport, industrie). Les détecteurs semi-conducteurs CdZnTe sont de plus en plus utilisés dans les récentes machines tomoscintigraphiques (gamma-caméras) ou des petits imageurs portables pour leur gain en vitesse, sensibilité et qualité d’image.

Ces détecteurs fonctionnent à température ambiante et sont sensibles aux 5 paramètres physiques de l’interaction : énergie déposée E, instant d’interaction T et position XYZ. L’estimation de ces grandeurs se fait à partir des différents signaux électroniques mesurés.

Le lien entre signaux électriques et grandeurs physiques est toutefois mal connu du fait de la variabilité physique des propriétés du matériau. Le but de cette thèse est de lever ces limitations grâce à apprentissage in-situ de la réponse réelle du détecteur qui permettra une modélisation précise. En effet, les techniques récentes d’apprentissage sur des modèles multicouches profonds peuvent s’adapter à des cas particulièrement complexes avec une grande flexibilité. Ainsi, il est possible de pallier notre connaissance imparfaite de la physique du détecteur.

L’identification des paramètres physiques propres aux détecteurs peut ainsi permettre une estimation optimisée du lieu, de l’instant et de l’énergie déposée lors de l’interaction du photon.

Ainsi, il sera possible d’améliorer la qualité des images, et donc la capacité globale de la machine à détecter des objets petits ou faiblement émissifs, pour un meilleur diagnostic ou une meilleure discrimination des faux positifs.

L’étudiant(e) devra avoir une formation en mathématiques appliquée (machine learning) et/ou en physique de la mesure et montrer un goût prononcé pour la recherche pluridisciplinaire, entre la physique expérimentale et le traitement mathématique de données.

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