LHC luminosity measurement with the ATLAS-MPX detectors

En opération depuis 2008, l’expérience ATLAS est la plus grande de toutes les expériences au LHC. Les détecteurs ATLAS- MPX (MPX) installés dans ATLAS sont basés sur le détecteur au silicium à pixels Medipix2 qui a été développé par la collaboration Medipix au CERN pour faire de l’imagerie en temps réel. Les détecteurs MPX peuvent être utilisés pour mesurer la luminosité. Ils ont été installés à seize différents endroits dans les zones expérimentale et technique d’ATLAS en 2008. Le réseau MPX a recueilli avec succès des données indépendamment de la chaîne d’enregistrement des données ATLAS de 2008 à 2013. Chaque détecteur MPX fournit des mesures de la luminosité intégrée du LHC. Ce mémoire décrit la méthode d’étalonnage de la luminosité absolue mesurée avec les détectors MPX et la performance des détecteurs MPX pour les données de luminosité en 2012. Une constante d’étalonnage de la luminosité a été déterminée. L’étalonnage est basé sur technique de van der Meer (vdM). Cette technique permet la mesure de la taille des deux faisceaux en recouvrement dans le plan vertical et horizontal au point d’interaction d’ATLAS (IP1). La détermination de la luminosité absolue nécessite la connaissance précise de l’intensité des faisceaux et du nombre de trains de particules. Les trois balayages d’étalonnage ont été analysés et les résultats obtenus par les détecteurs MPX ont été comparés aux autres détecteurs d’ATLAS dédiés spécifiquement à la mesure de la luminosité. La luminosité obtenue à partir des balayages vdM a été comparée à la luminosité des collisions proton- proton avant et après les balayages vdM. Le réseau des détecteurs MPX donne des informations fiables pour la détermination de la luminosité de l’expérience ATLAS sur un large intervalle (luminosité de 5 × 10^29 cm−2 s−1 jusqu’à 7 × 10^33 cm−2 s−1 .

Training deep convolutional architectures for vision

Les tâches de vision artificielle telles que la reconnaissance d’objets demeurent irrésolues à ce jour. Les algorithmes d’apprentissage tels que les Réseaux de Neurones Artificiels (RNA), représentent une approche prometteuse permettant d’apprendre des caractéristiques utiles pour ces tâches. Ce processus d’optimisation est néanmoins difficile. Les réseaux profonds à base de Machine de Boltzmann Restreintes (RBM) ont récemment été proposés afin de guider l’extraction de représentations intermédiaires, grâce à un algorithme d’apprentissage non-supervisé. Ce mémoire présente, par l’entremise de trois articles, des contributions à ce domaine de recherche. Le premier article traite de la RBM convolutionelle. L’usage de champs réceptifs locaux ainsi que le regroupement d’unités cachées en couches partageant les même paramètres, réduit considérablement le nombre de paramètres à apprendre et engendre des détecteurs de caractéristiques locaux et équivariant aux translations. Ceci mène à des modèles ayant une meilleure vraisemblance, comparativement aux RBMs entraînées sur des segments d’images. Le deuxième article est motivé par des découvertes récentes en neurosciences. Il analyse l’impact d’unités quadratiques sur des tâches de classification visuelles, ainsi que celui d’une nouvelle fonction d’activation. Nous observons que les RNAs à base d’unités quadratiques utilisant la fonction softsign, donnent de meilleures performances de généralisation. Le dernière article quand à lui, offre une vision critique des algorithmes populaires d’entraînement de RBMs. Nous montrons que l’algorithme de Divergence Contrastive (CD) et la CD Persistente ne sont pas robustes : tous deux nécessitent une surface d’énergie relativement plate afin que leur chaîne négative puisse mixer. La PCD à "poids rapides" contourne ce problème en perturbant légèrement le modèle, cependant, ceci génère des échantillons bruités. L’usage de chaînes tempérées dans la phase négative est une façon robuste d’adresser ces problèmes et mène à de meilleurs modèles génératifs.

Étude de la réponse du détecteur ATLAS-MPX aux neutrons rapides

Les détecteurs ATLAS-MPX sont des détecteurs Medipix2-USB recouverts de convertisseurs de fluorure de lithium et de polyéthylène pour augmenter l’efficacité de détection des neutrons lents et des neutrons rapides respectivement. Un réseau de quinze détecteurs ATLAS-MPX a été mis en opération dans le détecteur ATLAS au LHC du CERN. Deux détecteurs ATLAS-MPX de référence ont été exposés à des sources de neutrons rapides 252 Cf et 241 AmBe ainsi qu’aux neutrons rapides produits par la réaction 7Li(p, xn) pour l’étude de la réponse du détecteur à ces neutrons. Les neutrons rapides sont principalement détectés à partir des protons de recul des collisions élastiques entre les neutrons et l’hydrogène dans le polyéthylène. Des réactions nucléaires entre les neutrons et le silicium produisent des particules-α. Une étude de l’efficacité de reconnaissance des traces des protons et des particules-α dans le détecteur Medipix2-USB a été faite en fonction de l’énergie cinétique incidente et de l’angle d’incidence. L’efficacité de détection des neutrons rapides a été évaluée à deux seuils d’énergie (8 keV et 230 keV) dans les détecteurs ATLAS-MPX. L’efficacité de détection des neutrons rapides dans la région du détecteur couverte avec le polyéthylène augmente en fonction de l’énergie des neutrons : (0.0346 ± 0.0004) %, (0.0862 ± 0.0018) % et (0.1044 ± 0.0026) % pour des neutrons rapides de 2.13 MeV, 4.08 MeV et 27 MeV respectivement. L’étude pour déterminer l’énergie des neutrons permet donc d’estimer le flux des neutrons quand le détecteur ATLAS-MPX est dans un champ de radiation inconnu comme c’est le cas dans le détecteur ATLAS au LHC.

Apprentissage de représentations sur-complètes par entraînement d’auto-encodeurs

Les avancés dans le domaine de l’intelligence artificielle, permettent à des systèmes informatiques de résoudre des tâches de plus en plus complexes liées par exemple à la vision, à la compréhension de signaux sonores ou au traitement de la langue. Parmi les modèles existants, on retrouve les Réseaux de Neurones Artificiels (RNA), dont la popularité a fait un grand bond en avant avec la découverte de Hinton et al. [22], soit l’utilisation de Machines de Boltzmann Restreintes (RBM) pour un pré-entraînement non-supervisé couche après couche, facilitant grandement l’entraînement supervisé du réseau à plusieurs couches cachées (DBN), entraînement qui s’avérait jusqu’alors très difficile à réussir. Depuis cette découverte, des chercheurs ont étudié l’efficacité de nouvelles stratégies de pré-entraînement, telles que l’empilement d’auto-encodeurs traditionnels(SAE) [5, 38], et l’empilement d’auto-encodeur débruiteur (SDAE) [44]. C’est dans ce contexte qu’a débuté la présente étude. Après un bref passage en revue des notions de base du domaine de l’apprentissage machine et des méthodes de pré-entraînement employées jusqu’à présent avec les modules RBM, AE et DAE, nous avons approfondi notre compréhension du pré-entraînement de type SDAE, exploré ses différentes propriétés et étudié des variantes de SDAE comme stratégie d’initialisation d’architecture profonde. Nous avons ainsi pu, entre autres choses, mettre en lumière l’influence du niveau de bruit, du nombre de couches et du nombre d’unités cachées sur l’erreur de généralisation du SDAE. Nous avons constaté une amélioration de la performance sur la tâche supervisée avec l’utilisation des bruits poivre et sel (PS) et gaussien (GS), bruits s’avérant mieux justifiés que celui utilisé jusqu’à présent, soit le masque à zéro (MN). De plus, nous avons démontré que la performance profitait d’une emphase imposée sur la reconstruction des données corrompues durant l’entraînement des différents DAE. Nos travaux ont aussi permis de révéler que le DAE était en mesure d’apprendre, sur des images naturelles, des filtres semblables à ceux retrouvés dans les cellules V1 du cortex visuel, soit des filtres détecteurs de bordures. Nous aurons par ailleurs pu montrer que les représentations apprises du SDAE, composées des caractéristiques ainsi extraites, s’avéraient fort utiles à l’apprentissage d’une machine à vecteurs de support (SVM) linéaire ou à noyau gaussien, améliorant grandement sa performance de généralisation. Aussi, nous aurons observé que similairement au DBN, et contrairement au SAE, le SDAE possédait une bonne capacité en tant que modèle générateur. Nous avons également ouvert la porte à de nouvelles stratégies de pré-entraînement et découvert le potentiel de l’une d’entre elles, soit l’empilement d’auto-encodeurs rebruiteurs (SRAE).

Discrimination d'événements par analyse des signaux enregistrés par le projet PICASSO

La matière sombre est un mystère dans le domaine de l’astrophysique depuis déjà plusieurs années. De nombreuses observations montrent que jusqu’à 85 % de la masse gravitationnelle totale de l’univers serait composée de cette matière de nature inconnue. Une théorie expliquant cette masse manquante considérerait les WIMPs (Weakly Interacting Massive Particles), particules stables, non chargées, prédites par des extensions du modèle standard, comme candidats. Le projet PICASSO (Projet d’Identification des CAndidats Supersymétriques à la matière Sombre) est une expérience qui tente de détecter directement le WIMP. Le projet utilise des détecteurs à gouttelettes de fréon (C4F10) surchauffées. La collision entre un WIMP et le noyau de fluor crée un recul nucléaire qui cause à son tour une transition de phase de la gouttelette liquide à une bulle gazeuse. Le bruit de ce phénomène est alors capté par des senseurs piézoélectriques montés sur les parois des détecteurs. Le WIMP n’est cependant pas la seule particule pouvant causer une telle transition de phase. D’autres particules environnantes peuvent former des bulles, telles les particules alpha où même des rayons gamma . Le système d’acquisition de données (DAQ) est aussi en proie à du bruit électronique qui peut être enregistré, ainsi que sensible à du bruit acoustique extérieur au détecteur. Finalement, des fractures dans le polymère qui tient les gouttelettes en place peut également causer des transitions de phase spontanées. Il faut donc minimiser l’impact de tous ces différents bruit de fond. La pureté du matériel utilisé dans la fabrication des détecteurs devient alors très importante. On fait aussi appel à des méthodes qui impliquent l’utilisation de variables de discrimination développées dans le but d’améliorer les limites d’exclusion de détection du WIMP.

Étude de la fonction anti-apoptotique de la sous-unité R1 de la ribonucléotide réductase des virus de l’herpès simplex

L’élimination des cellules infectées par apoptose constitue un mécanisme de défense antivirale. Les virus de l’herpès simplex (HSV) de type 1 et 2 encodent des facteurs qui inhibent l’apoptose induite par la réponse antivirale. La sous-unité R1 de la ribonucléotide réductase d’HSV-2 (ICP10) possède une fonction anti-apoptotique qui protège les cellules épithéliales de l’apoptose induite par les récepteurs de mort en agissant en amont ou au niveau de l’activation de la procaspase-8. Puisqu’une infection avec un mutant HSV-1 déficient pour la R1 diminue la résistance des cellules infectées vis à vis du TNFα, il a été suggéré que la R1 d’HSV-1 (ICP6) pourrait posséder une fonction anti-apoptotique. Le but principal de cette thèse est d’étudier le mécanisme et le potentiel de la fonction anti-apoptotique de la R1 d’HSV-1 et de la R1 d'HSV-2. Dans une première étude, nous avons investigué le mécanisme de la fonction anti-apoptotique de la R1 d’HSV en utilisant le TNFα et le FasL, deux inducteurs des récepteurs de mort impliqués dans la réponse immune anti-HSV. Cette étude a permis d’obtenir trois principaux résultats concernant la fonction anti-apoptotique de la R1 d’HSV. Premièrement, la R1 d’HSV-1 inhibe l’apoptose induite par le TNFα et par le FasL aussi efficacement que la R1 d’HSV-2. Deuxièmement, la R1 d’HSV-1 est essentielle à l’inhibition de l’apoptose induite par le FasL. Troisièmement, la R1 d’HSV interagit constitutivement avec la procaspase-8 d’une manière qui inhibe la dimérisation et donc l’activation de la caspase-8. Ces résultats suggèrent qu’en plus d’inhiber l’apoptose induite par les récepteurs de mort la R1 d’HSV peut prévenir l’activation de la caspase-8 induite par d’autres stimuli pro-apoptotiques. Les ARN double-brins (ARNdb) constituant un intermédiaire de la transcription du génome des HSV et activant l’apoptose par une voie dépendante de la caspase-8, nous avons testé dans une seconde étude l’impact de la R1 d’HSV sur l’apoptose induite par l’acide polyriboinosinique : polyribocytidylique (poly(I:C)), un analogue synthétique des ARNdb. Ces travaux ont montré qu’une infection avec les HSV protège les cellules épithéliales de l’apoptose induite par le poly(I:C). La R1 d’HSV-1 joue un rôle majeur dans l’inhibition de l’activation de la caspase-8 induite par le poly(I:C). La R1 d’HSV interagit non seulement avec la procaspase-8 mais aussi avec RIP1 (receptor interacting protein 1). En interagissant avec RIP1, la R1 d’HSV-2 inhibe l’interaction entre RIP1 et TRIF (Toll/interleukine-1 receptor-domain-containing adapter-inducing interferon β), l’adaptateur du Toll-like receptor 3 qui est un détecteur d’ARNdb , laquelle est essentielle pour signaler l’apoptose induite par le poly(I:C) extracellulaire et la surexpression de TRIF. Ces travaux démontrent la capacité de la R1 d’HSV à inhiber l’apoptose induite par divers stimuli et ils ont permis de déterminer le mécanisme de l’activité anti-apoptotique de la R1 d’HSV. Très tôt durant l’infection, cFLIP, un inhibiteur cellulaire de la caspase-8, est dégradé alors que la R1 d’HSV s’accumule de manière concomitante. En interagissant avec la procapsase-8 et RIP1, la R1 d’HSV se comporte comme un inhibiteur viral de l’activation de la procaspase-8 inhibant l’apoptose induite par les récepteurs de mort et les détecteurs aux ARNdb.

Transformation by example

La transformation de modèles consiste à transformer un modèle source en un modèle cible conformément à des méta-modèles source et cible. Nous distinguons deux types de transformations. La première est exogène où les méta-modèles source et cible représentent des formalismes différents et où tous les éléments du modèle source sont transformés. Quand elle concerne un même formalisme, la transformation est endogène. Ce type de transformation nécessite généralement deux étapes : l’identification des éléments du modèle source à transformer, puis la transformation de ces éléments. Dans le cadre de cette thèse, nous proposons trois principales contributions liées à ces problèmes de transformation. La première contribution est l’automatisation des transformations des modèles. Nous proposons de considérer le problème de transformation comme un problème d'optimisation combinatoire où un modèle cible peut être automatiquement généré à partir d'un nombre réduit d'exemples de transformations. Cette première contribution peut être appliquée aux transformations exogènes ou endogènes (après la détection des éléments à transformer). La deuxième contribution est liée à la transformation endogène où les éléments à transformer du modèle source doivent être détectés. Nous proposons une approche pour la détection des défauts de conception comme étape préalable au refactoring. Cette approche est inspirée du principe de la détection des virus par le système immunitaire humain, appelée sélection négative. L’idée consiste à utiliser de bonnes pratiques d’implémentation pour détecter les parties du code à risque. La troisième contribution vise à tester un mécanisme de transformation en utilisant une fonction oracle pour détecter les erreurs. Nous avons adapté le mécanisme de sélection négative qui consiste à considérer comme une erreur toute déviation entre les traces de transformation à évaluer et une base d’exemples contenant des traces de transformation de bonne qualité. La fonction oracle calcule cette dissimilarité et les erreurs sont ordonnées selon ce score. Les différentes contributions ont été évaluées sur d’importants projets et les résultats obtenus montrent leurs efficacités.

Étude des collisions proton-proton dans l’expérience ATLAS avec les détecteurs ATLAS-MPX

Les seize détecteurs MPX constituant le réseau ATLAS-MPX ont été placés à différentes positions dans le détecteur ATLAS et sa averne au CERN dans le but de mesurer en emps réel les champs de radiation produits ar des particules primaires (protons des faisceaux) et des particules secondaires (kaons, pions, g, protons) issues des collisions proton-proton. Des films de polyéthylène (PE) et de fluorure de lithium (6LiF) recouvrent les détecteurs afin d’augmenter leur sensibilité aux neutrons produits par les particules primaires et secondaires interagissant avec les matériaux présents dans l’environnement d’ATLAS. La reconnaissance des traces laissées par les particules dans un détecteur ATLAS-MPX se fait à partir des algorithmes du logiciel MAFalda (“Medipix Analysis Framework”) basé sur les librairies et le logiciel d’analyse de données ROOT. Une étude sur le taux d’identifications erronées et le chevauchement d’amas a été faite en reconstruisant les activités des sources 106Ru et 137Cs. L’efficacité de détection des neutrons rapides a été mesurée à l’aide des sources 252Cf et 241AmBe (neutrons d’énergie moyenne de 2.13 et 4.08 MeV respectivement). La moyenne des efficacités de détection mesurées pour les neutrons produits par les sources 252C f et 241AmBe a été calculée pour les convertisseurs 6LiF et PE et donnent (0.8580 ± 0.1490)% et (0.0254 ± 0.0031)% pour LiF et (0.0510 ± 0.0061)% et (0.0591 ± 0.0063)% pour PE à bas et à haut seuil d’énergie respectivement. Une simulation du calcul de l’efficacité de détection des neutrons dans le détecteur MPX a été réalisée avec le logiciel GEANT4. Des données MPX correspondant aux collisions proton-proton à 2.4 TeV et à 7 TeV dans le centre de masse ont été analysées. Les flux détectés d’électrons et de photons sont particulièrement élevés dans les détecteurs MPX01 et MPX14 car ils sont plus près du point de collision. Des flux de neutrons ont été estimés en utilisant les efficacités de détection mesurées. Une corrélation avec la luminosité du LHC a été établie et on prédit que pour les collisions à 14 TeV dans le centre de masse et avec une luminosité de 10^34 cm-1*s-1 il y aura environ 5.1x10^8 ± 1.5x10^7 et 1.6x10^9 ± 6.3x10^7 particules détectées par les détecteurs MPX01 et MPX14 respectivement.

Détection des événements de "Minimum Bias" et neutrons avec les détecteurs ATLAS-MPX par simulations

Un réseau de seize détecteurs ATLAS-MPX a été mis en opération dans le détecteur ATLAS au LHC du CERN. Les détecteurs ATLAS-MPX sont sensibles au champ mixte de radiation de photons et d’électrons dans la caverne d’ATLAS et sont recouverts de convertisseurs de fluorure de lithium et de polyéthylène pour augmenter l’efficacité de détection des neutrons thermiques et des neutrons rapides respectivement. Les collisions à haute énergie sont dominées par des interactions partoniques avec petit moment transverse pT , associés à des événements de “minimum bias”. Dans notre cas la collision proton-proton se produit avec une énergie de 7 TeV dans le centre de masse avec une luminosité de 10³⁴cm⁻²s⁻¹ telle que fixée dans les simulations. On utilise la simulation des événements de "minimum bias" générés par PYTHIA en utilisant le cadre Athena qui fait une simulation GEANT4 complète du détecteur ATLAS pour mesurer le nombre de photons, d’électrons, des muons qui peuvent atteindre les détecteurs ATLASMPX dont les positions de chaque détecteur sont incluses dans les algorithmes d’Athena. Nous mesurons les flux de neutrons thermiques et rapides, générés par GCALOR, dans les régions de fluorure de lithium et de polyéthylène respectivement. Les résultats des événements de “minimum bias” et les flux de neutrons thermiques et rapides obtenus des simulations sont comparés aux mesures réelles des détecteurs ATLAS-MPX.

Effets de rayonnement sur les détecteurs au silicium à pixels du détecteur ATLAS

Thèse numérisée par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal

Analyse des données et étude systématique de la réponse des détecteurs dans le cadre du projet PICASSO

Mémoire numérisé par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal

Implémentation de la répartition de charge et du mode TOT pour la simulation d’un détecteur Timepix à pixels

Les détecteurs à pixels Medipix ont été développés par la collaboration Medipix et permettent de faire de l'imagerie en temps réel. Leur surface active de près de $2\cm^2$ est divisée en 65536~pixels de $55\times 55\um^2$ chacun. Seize de ces détecteurs, les Medipix2, sont installés dans l'expérience ATLAS au CERN afin de mesurer en temps réel les champs de radiation produits par les collisions de hadrons au LHC. Ils seront prochainement remplacés par des Timepix, la plus récente version de ces détecteurs, qui permettent de mesurer directement l'énergie déposée dans chaque pixel en mode \textit{time-over-threshold} (TOT) lors du passage d'une particule dans le semi-conducteur. En vue d'améliorer l'analyse des données recueillies avec ces détecteurs Timepix dans ATLAS, un projet de simulation Geant4 a été amorcé par John Id\'{a}rraga à l'Université de Montréal. Dans le cadre de l'expérience ATLAS, cette simulation pourra être utilisée conjointement avec Athena, le programme d'analyse d'ATLAS, et la simulation complète du détecteur ATLAS. Sous l'effet de leur propre répulsion, les porteurs de charge créés dans le semi-conducteur sont diffusés vers les pixels adjacents causant un dépôt d'énergie dans plusieurs pixels sous l'effet du partage de charges. Un modèle effectif de cette diffusion latérale a été développé pour reproduire ce phénomène sans résoudre d'équation différentielle de transport de charge. Ce modèle, ainsi que le mode TOT du Timepix, qui permet de mesurer l'énergie déposée dans le détecteur, ont été inclus dans la simulation afin de reproduire adéquatement les traces laissées par les particules dans le semi-conducteur. On a d'abord étalonné le détecteur pixel par pixel à l'aide d'une source de $\Am$ et de $\Ba$. Ensuite, on a validé la simulation à l'aide de mesures d'interactions de protons et de particules $\alpha$ produits au générateur Tandem van de Graaff du Laboratoire René-J.-A.-Lévesque de l'Université de Montréal.

Nouvelles limites sur la détection directe de la matière sombre avec l’expérience PICASSO

Les observations astronomiques et cosmologiques suggèrent fortement la présence d’une matière exotique, non-relativiste et non-baryonique qui représenterait 26% du contenu de masse-énergie de l’Univers actuel. Cette matière dite sombre et froide serait compo- sée de particules neutres, massives et interagissant faiblement avec la matière ordinaire (WIMP : Weakly Interactive Massive Particles). Le projet PICASSO (Projet d’Identification des CAndidats Supersymétriques de la matière SOmbre) est une des expériences installées dans le site souterrain de SNOLAB à Sudbury en Ontario, qui tente de détecter directement un des candidats de la matière sombre, proposé dans le cadre des extensions supersymétriques du modèle standard : le neutralino. Pour cela, PICASSO utilise des détecteurs à gouttelettes surchauffées de C4F10, basés sur le principe de la chambre à bulles. Les transitions de phase dans les liquides surchauffés peuvent être déclenchées par le recul du 19 F, causé par une collision élastique avec les neutralinos. La nucléation de la gouttelette génère une onde sonore enregistrée par des senseurs piézo-électriques. Cette thèse présentera les récents progrès de l’expérience PICASSO qui ont conduit à une augmentation substantielle de sa sensibilité dans la recherche du neutralino. En effet, de nouvelles procédures de fabrication et de purification ont permis de réduire à un facteur de 10, la contamination majeure des détecteurs, causée par les émetteurs alpha. L’étude de cette contamination dans les détecteurs a permis de localiser la source de ces émetteurs. Les efforts effectués dans le cadre de l’analyse des données, ont permis d’améliorer l’effet de discrimination entre des évènements engendrés par les particules alpha et par les reculs nucléaires. De nouveaux outils d’analyse ont également été implémentés dans le but de discriminer les évènements générés par des particules de ceux générés par des bruits de fond électroniques ou acoustiques. De plus, un mécanisme important de suppression de bruit de fond indésirable à haute température, a permis à l’expérience PICASSO d’être maintenant sensible aux WIMPs de faibles masses.

Réduction de la durée de vie des porteurs de charge dans le silicium noir par implantation ionique

Le but de ce projet est d’étudier l’effet des défauts cristallins sur les propriétés optoélectroniques de photodétecteurs fabriqué à partir de « silicium noir », c’est-à-dire du silicium dopé et microstructuré par impulsions laser femtoseconde, ce qui lui donne une apparence noire mate caractéristique. Des échantillons de silicium noir ont été recuits puis implantés avec des ions ayant une énergie de 300 keV (Si+), 1500 keV (Si+) ou 2000 keV (H+). Trois fluences pour chaque énergie d’implantation ont été utilisées (1E11, 1E12, ou 1E13 ions/cm2) ce qui modifie le matériau en ajoutant des défauts cristallins à des profondeurs et concentrations variées. Neuf photodétecteurs ont été réalisés à partir de ces échantillons implantés, en plus d’un détecteur-contrôle (non-implanté). La courbe de courant-tension, la sensibilité spectrale et la réponse en fréquence ont été mesurées pour chaque détecteur afin de les comparer. Les détecteurs ont une relation de courant-tension presque ohmique, mais ceux implantés à plus haute fluence montrent une meilleure rectification. Les implantations ont eu pour effet, en général, d’augmenter la sensibilité des détecteurs. Par exemple, l’efficacité quantique externe passe de (0,069±0,001) % à 900 nm pour le détecteur-contrôle à (26,0±0,5) % pour le détecteur ayant reçu une fluence de 1E12 cm-2 d’ions de silicium de 1500 keV. Avec une tension appliquée de -0,50 V, la sensibilité est améliorée et certains détecteurs montrent un facteur de gain de photocourant supérieur à l’unité, ce qui implique un mécanisme de multiplication (avalanche ou photoconductivité). De même, la fréquence de coupure a été augmentée par l’implantation. Une technique purement optique a été mise à l’essai pour mesurer sans contacts la durée de vie effective des porteurs, dans le but d’observer une réduction de la durée de vie causée par les défauts. Utilisant le principe de la réflexion photo-induite résolue en fréquence, le montage n’a pas réuni toutes les conditions expérimentales nécessaires à la détection du signal.

Développement d'un nouveau critère pour déterminer les limites d'utilisation des détecteurs en dosimétrie non standard

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%.