22 resultados para CMS detectors
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Depuis quelques années, il y a un intérêt de la communauté en dosimétrie d'actualiser les protocoles de dosimétrie des faisceaux larges tels que le TG-51 (AAPM) et le TRS-398 (IAEA) aux champs non standard qui requièrent un facteur de correction additionnel. Or, ces facteurs de correction sont difficiles à déterminer précisément dans un temps acceptable. Pour les petits champs, ces facteurs augmentent rapidement avec la taille de champ tandis que pour les champs d'IMRT, les incertitudes de positionnement du détecteur rendent une correction cas par cas impraticable. Dans cette étude, un critère théorique basé sur la fonction de réponse dosimétrique des détecteurs est développé pour déterminer dans quelles situations les dosimètres peuvent être utilisés sans correction. Les réponses de quatre chambres à ionisation, d'une chambre liquide, d'un détecteur au diamant, d'une diode, d'un détecteur à l'alanine et d'un détecteur à scintillation sont caractérisées à 6 MV et 25 MV. Plusieurs stratégies sont également suggérées pour diminuer/éliminer les facteurs de correction telles que de rapporter la dose absorbée à un volume et de modifier les matériaux non sensibles du détecteur pour pallier l'effet de densité massique. Une nouvelle méthode de compensation de la densité basée sur une fonction de perturbation est présentée. Finalement, les résultats démontrent que le détecteur à scintillation peut mesurer les champs non standard utilisés en clinique avec une correction inférieure à 1%.
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Les preuves astronomiques stipulent qu'environ 4\% de la densité de masse-énergie de l'univers serait composé d'atomes. Le reste est séparé entre la matière sombre, qui représente 24\% de la densité de masse-énergie, et l'énergie sombre, qui s'accapare les 71\% restant. Le neutralino est une particule prédite par la théorie de la supersymétrie et est un candidat à la composition de la matière sombre. Le Projet d'Identification des Candidats Supersymétriques Sombres (PICASSO) vise à détecter le neutralino en utilisant des détecteurs à gouttelettes de C$_4$F$_{10}$ en surchauffe. Lors du passage d'une particule dans les gouttelettes de C$_4$F$_{10}$, une transition de phase aura lieu si l'énergie déposée est au-delà du seuil prédit par le critère de nucléation d'une transition de phase (théorie de Seitz). L'onde acoustique émise durant la transition de phase est ensuite transformée en impulsion électrique par des capteurs piézoélectriques placés sur le pourtour du détecteur. Le signal est amplifié, numérisé puis enregistré afin de pouvoir être analysé par des outils numériques. L'ouvrage qui suit présente les travaux effectués sur la compréhension des signaux des détecteurs à gouttelettes en surchauffe dans le but d'améliorer la discrimination du bruit de fond. Un détecteur à petites gouttelettes, r $\approx 15\mu m$ a été étudié et comparé à une simulation Monte Carlo. Il s'est avéré que les possibilités de discrimination du bruit de fond provenant des particules alpha étaient réduites pour un détecteur à petites gouttelettes, et ce en accord avec le modèle théorique. Différentes composantes du système d'acquisition ont été testées dont le couplage entre le capteur piézoélectrique et la paroi en acrylique, l'efficacité des capteurs piézoélectriques à gain intégré et les conséquences de la force du gain sur la qualité du signal. Une comparaison avec des résultats de l'expérience SIMPLE (Superheated Instrument for Massive ParticLe Experiments) a été effectuée en mesurant des signaux de détecteurs PICASSO à l'aide d'un microphone électrostatique à électret. Il a été conclu que les détecteurs PICASSO ne parviennent pas à reproduire la discrimination quasi parfaite présentée par SIMPLE.
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L’utilisation accrue des nanomatériaux manufacturés (NM) fait en sorte que les différents acteurs de réglementation se questionnent de plus en plus par rapport à leur destin et leurs impacts sur les écosystèmes et la santé humaine suite à leur rejet dans l’environnement. Le développement de techniques analytiques permettant de détecter et de caractériser les NM en matrice environnementale est impératif étant donné la nécessité d’évaluer le risque relié à ces polluants émergents. Une des approches de plus en plus favorisée est d’utiliser une technique chromatographique et un ou plusieurs détecteurs sensibles dans les buts de réduire les effets de matrice, d’identifier des nanoparticules (NP) selon leurs temps de rétention et de les quantifier à des concentrations représentatives de la réalité environnementale. Une technique analytique utilisant la chromatographie hydrodynamique (HDC) et des détecteurs en ligne ou hors ligne (détecteurs de diffusion statique ou dynamique de la lumière, spectromètre de masse par torche à plasma en mode particule unique (SP-ICPMS), l’ultracentrifugation analytique) a donc été développée. Le couplage de la colonne HDC avec ces détecteurs a permis de caractériser des NP standards et l’optimisation des conditions de séparation de ces nanoparticules de polystyrène, d’or et d’argent a permis de confirmer que les NP y sont bel et bien séparées seulement selon leur taille, tel que la théorie le prédit. De plus, l’utilisation de la colonne HDC couplée au SP-ICPMS a permis de séparer un mélange de nanoparticules d’argent (nAg) et de les détecter à des concentrations représentatives de celles rencontrées dans l’environnement, soit de l’ordre du μg L-1 au ng L-1. Par exemple, dans un échantillon d’eau usée (effluent), un mélange de nAg de 80 et de 40 nm a été séparé et les nAg ont été détectées à l’aide du SP-ICPMS connecté à la colonne HDC (temps de rétention de 25.2 et 25.6 minutes et diamètres déterminés de 71.4 nm et 52.0 nm). Finalement, pour plusieurs échantillons environnementaux auxquels aucun ajout de nanoparticules n’a été fait, les analyses HDC-SP-ICPMS effectuées ont permis de déterminer qu’ils ne contenaient initialement pas de nAg.
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Les mesures cosmologiques les plus récentes ont montré la présence d’un type de matière exotique constituant 85% de la masse de l’univers. Ce type de matière non baryonique serait formé de particules neutres, non relativistes, massives et interagissant faiblement avec la matière baryonique. L’ensemble des candidats est regroupé sous le nom générique WIMP (Weakly Interactive Massive Particles). L’expérience PICASSO (Projet d’Identification des CAndidats Supersymétriques de la matière SOmbre) est une expérience utilisant des détecteurs à seuil d’énergie contenant des gouttelettes surchauffées constituées de C4F10. Cette technique de détection est basée sur le principe de la chambre à bulles. Le projet PICASSO a pour but de détecter directement une particule de matière sombre. Le principe de détection est qu’une particule de matière sombre interagissant avec le liquide actif engendre un recul nucléaire du 19F. L’énergie de recul serait suffisante pour engendrer une transition de phase accompagnée d’un signal acoustique enregistrée par des senseurs piézoélectriques. Dans le cadre de ce mémoire, une simulation du taux de comptage de l’étalonnage des détecteurs PICASSO soumis à des neutrons monoénergétiques a été effectuée en utilisant la théorie de Seitz qui décrit les critères pour qu’une transition de phase ait lieu pour un liquide en état de surchauffe. De plus, un modèle calculant le signal acoustique émis lors d’une transition de phase engendré par différents types de radiations a été créé permettant de caractériser la discrimination entre différents bruits de fond en fonction de l’énergie de seuil. Finalement, un outil d’analyse, la localisation des évènements, a été utilisé pour appliquer des coupures sur le volume dans le but d’améliorer la discrimination alpha-neutron.
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La tomographie d’émission par positrons (TEP) est une modalité d’imagerie moléculaire utilisant des radiotraceurs marqués par des isotopes émetteurs de positrons permettant de quantifier et de sonder des processus biologiques et physiologiques. Cette modalité est surtout utilisée actuellement en oncologie, mais elle est aussi utilisée de plus en plus en cardiologie, en neurologie et en pharmacologie. En fait, c’est une modalité qui est intrinsèquement capable d’offrir avec une meilleure sensibilité des informations fonctionnelles sur le métabolisme cellulaire. Les limites de cette modalité sont surtout la faible résolution spatiale et le manque d’exactitude de la quantification. Par ailleurs, afin de dépasser ces limites qui constituent un obstacle pour élargir le champ des applications cliniques de la TEP, les nouveaux systèmes d’acquisition sont équipés d’un grand nombre de petits détecteurs ayant des meilleures performances de détection. La reconstruction de l’image se fait en utilisant les algorithmes stochastiques itératifs mieux adaptés aux acquisitions à faibles statistiques. De ce fait, le temps de reconstruction est devenu trop long pour une utilisation en milieu clinique. Ainsi, pour réduire ce temps, on les données d’acquisition sont compressées et des versions accélérées d’algorithmes stochastiques itératifs qui sont généralement moins exactes sont utilisées. Les performances améliorées par l’augmentation de nombre des détecteurs sont donc limitées par les contraintes de temps de calcul. Afin de sortir de cette boucle et permettre l’utilisation des algorithmes de reconstruction robustes, de nombreux travaux ont été effectués pour accélérer ces algorithmes sur les dispositifs GPU (Graphics Processing Units) de calcul haute performance. Dans ce travail, nous avons rejoint cet effort de la communauté scientifique pour développer et introduire en clinique l’utilisation des algorithmes de reconstruction puissants qui améliorent la résolution spatiale et l’exactitude de la quantification en TEP. Nous avons d’abord travaillé sur le développement des stratégies pour accélérer sur les dispositifs GPU la reconstruction des images TEP à partir des données d’acquisition en mode liste. En fait, le mode liste offre de nombreux avantages par rapport à la reconstruction à partir des sinogrammes, entre autres : il permet d’implanter facilement et avec précision la correction du mouvement et le temps de vol (TOF : Time-Of Flight) pour améliorer l’exactitude de la quantification. Il permet aussi d’utiliser les fonctions de bases spatio-temporelles pour effectuer la reconstruction 4D afin d’estimer les paramètres cinétiques des métabolismes avec exactitude. Cependant, d’une part, l’utilisation de ce mode est très limitée en clinique, et d’autre part, il est surtout utilisé pour estimer la valeur normalisée de captation SUV qui est une grandeur semi-quantitative limitant le caractère fonctionnel de la TEP. Nos contributions sont les suivantes : - Le développement d’une nouvelle stratégie visant à accélérer sur les dispositifs GPU l’algorithme 3D LM-OSEM (List Mode Ordered-Subset Expectation-Maximization), y compris le calcul de la matrice de sensibilité intégrant les facteurs d’atténuation du patient et les coefficients de normalisation des détecteurs. Le temps de calcul obtenu est non seulement compatible avec une utilisation clinique des algorithmes 3D LM-OSEM, mais il permet également d’envisager des reconstructions rapides pour les applications TEP avancées telles que les études dynamiques en temps réel et des reconstructions d’images paramétriques à partir des données d’acquisitions directement. - Le développement et l’implantation sur GPU de l’approche Multigrilles/Multitrames pour accélérer l’algorithme LMEM (List-Mode Expectation-Maximization). L’objectif est de développer une nouvelle stratégie pour accélérer l’algorithme de référence LMEM qui est un algorithme convergent et puissant, mais qui a l’inconvénient de converger très lentement. Les résultats obtenus permettent d’entrevoir des reconstructions en temps quasi-réel que ce soit pour les examens utilisant un grand nombre de données d’acquisition aussi bien que pour les acquisitions dynamiques synchronisées. Par ailleurs, en clinique, la quantification est souvent faite à partir de données d’acquisition en sinogrammes généralement compressés. Mais des travaux antérieurs ont montré que cette approche pour accélérer la reconstruction diminue l’exactitude de la quantification et dégrade la résolution spatiale. Pour cette raison, nous avons parallélisé et implémenté sur GPU l’algorithme AW-LOR-OSEM (Attenuation-Weighted Line-of-Response-OSEM) ; une version de l’algorithme 3D OSEM qui effectue la reconstruction à partir de sinogrammes sans compression de données en intégrant les corrections de l’atténuation et de la normalisation dans les matrices de sensibilité. Nous avons comparé deux approches d’implantation : dans la première, la matrice système (MS) est calculée en temps réel au cours de la reconstruction, tandis que la seconde implantation utilise une MS pré- calculée avec une meilleure exactitude. Les résultats montrent que la première implantation offre une efficacité de calcul environ deux fois meilleure que celle obtenue dans la deuxième implantation. Les temps de reconstruction rapportés sont compatibles avec une utilisation clinique de ces deux stratégies.
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L’utilisation de nanoparticules (NPs) dans divers domaines industriels est de plus en plus fréquente ce qui génère leur propagation dans l’environnement. Selon leur persistance, mobilité, bioaccumulation et toxicité, des risques inconnus pour la santé et pour des écosystèmes peuvent en résulter. En effet, la caractérisation et la quantification sont des défis analytiques très complexes en raison de la nature dynamique (petite taille, grande réactivité et instabilité) des nanomatériaux. L'objectif de cette étude est donc de caractériser par ultracentrifugation analytique (AUC) des nanoparticules polymériques (Allosperse® dites allosphères) qui sont destinées à des fins agricoles. Pour y parvenir, différentes NPs métalliques (argent, quantum dot), oxydes métalliques (dioxyde de titane, oxyde de zinc) et NPs de polystyrène ont d’abord été mesurés par AUC à l’aide des différents systèmes de détection (absorbance, fluorescence et interférence). Dans le cas des allosphères, un grand nombre d'essais préliminaires ont été réalisés afin d'optimiser la vitesse d'ultracentrifugation, le temps d'ultracentrifugation, le nombre de numérisations et la concentration de l'échantillon. Un protocole optimisé a été utilisé pour la détermination du diamètre hydrodynamique (dh) des NPs. Les différentes analyses qui ont été réalisées dans cette étude révèlent que l’AUC permet de déterminer la taille de très petites NPs. Par ailleurs, une étude du comportement de ces allosphères pour des pH entre 4-8, des forces ioniques de 0 à 500 mM, en présence ou absence de matière organique naturelle a été entreprise. Les travaux ont montré que le dH était d’environ 7,0 nm avec de petites augmentations à faible pH, ou à très grande force ionique ou dureté. Ces résultats indiquent la grande stabilité physique et chimique des allosphères qui auront, ainsi, une grande mobilité dans les sols. La diffusion de lumière dynamique et la spectroscopie de corrélation de fluorescence ont été utilisées afin de valider les résultats obtenus par l’AUC.
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Medipix2 (MPX) sont des détecteurs semi-conducteurs au silicium montés sur 256x256 pixels. Chaque pixel a une aire de 55x55μm2. L’aire active d’un détecteur MPX est d’environ 2 cm2. Avec deux modes de détection, un seuil et un temps d’exposition ajustables, leur utilisation peut être optimisée pour une analyse spécifique. Seize de ces détecteurs sont présentement installés dans l’expérience ATLAS (A Toroidal LHC ApparatuS) au CERN (Organisation Européenne pour la Recherche Nucléaire). Ils mesurent en temps réel le champ de radiation dû aux collisions proton-proton, au point d’interaction IP1 (Point d’Interaction 1) du LHC (Grand Collisionneur d’Hadrons). Ces mesures ont divers buts comme par exemple la mesure du champ de neutrons dans la caverne d’ATLAS. Le réseau de détecteurs MPX est complètement indépendant du détecteur ATLAS. Le groupe ATLAS-Montréal s’est intéressé à l’analyse des données récoltées par ces détecteurs pour calculer une valeur de la luminosité du LHC au point de collision des faisceaux, autour duquel est construit le détecteur ATLAS. Cette valeur est déterminée indépendamment de la luminosité mesurée par les divers sous-détecteurs d’ATLAS dédiés spécifiquement à la mesure de la luminosité. Avec l’augmentation de la luminosité du LHC les détecteurs MPX les plus proches du point d’interaction détectent un grand nombre de particules dont les traces sont impossibles à distinguer sur les images ("frames") obtenues, à cause de leur recouvrement. Les paramètres de mesure de certains de ces détecteurs ont été optimisés pour des mesures de luminosité. Une méthode d’analyse des données permet de filtrer les pixels bruyants et de convertir les données des images, qui correspondent à des temps d’exposition propres aux détecteurs MPX, en valeur de luminosité pour chaque LumiBlock. Un LumiBlock est un intervalle de temps de mesure propre au détecteur ATLAS. On a validé les mesures de luminosité premièrement en comparant les résultats obtenus par différents détecteurs MPX, et ensuite en comparant les valeurs de luminosité relevées à celles obtenues par les sous-détecteurs d’ATLAS dédiés spécifiquement à la mesure de la luminosité.