Implementation of phantom-less IMRT delivery verification using Varian DynaLog files and R/V output

This study aims to evaluate the use of Varian radiotherapy dynamic treatment log (DynaLog) files to verify IMRT plan delivery as part of a routine quality assurance procedure. Delivery accuracy in terms of machine performance was quantified by multileaf collimator (MLC) position errors and fluence delivery accuracy for patients receiving intensity modulated radiation therapy (IMRT) treatment. The relationship between machine performance and plan complexity, quantified by the modulation complexity score (MCS) was also investigated. Actual MLC positions and delivered fraction of monitor units (MU), recorded every 50 ms during IMRT delivery, were extracted from the DynaLog files. The planned MLC positions and fractional MU were taken from the record and verify system MLC control file. Planned and delivered beam data were compared to determine leaf position errors with and without the overshoot effect. Analysis was also performed on planned and actual fluence maps reconstructed from the MLC control file and delivered treatment log files respectively. This analysis was performed for all treatment fractions for 5 prostate, 5 prostate and pelvic node (PPN) and 5 head and neck (H&N) IMRT plans, totalling 82 IMRT fields in ∼5500 DynaLog files. The root mean square (RMS) leaf position errors without the overshoot effect were 0.09, 0.26, 0.19 mm for the prostate, PPN and H&N plans respectively, which increased to 0.30, 0.39 and 0.30 mm when the overshoot effect was considered. Average errors were not affected by the overshoot effect and were 0.05, 0.13 and 0.17 mm for prostate, PPN and H&N plans respectively. The percentage of pixels passing fluence map gamma analysis at 3%/3 mm was 99.94 ± 0.25%, which reduced to 91.62 ± 11.39% at 1%/1 mm criterion. Leaf position errors, but not gamma passing rate, were directly related to plan complexity as determined by the MCS. Site specific confidence intervals for average leaf position errors were set at -0.03-0.12 mm for prostate and -0.02-0.28 mm for more complex PPN and H&N plans. For all treatment sites confidence intervals for RMS errors with the overshoot was set at 0-0.50 mm and for the percentage of pixels passing a gamma analysis at 1%/1 mm a confidence interval of 68.83% was set also for all treatment sites. This work demonstrates the successful implementation of treatment log files to validate IMRT deliveries and how dynamic log files can diagnose delivery errors not possible with phantom based QC. Machine performance was found to be directly related to plan complexity but this is not the dominant determinant of delivery accuracy.

Toward Unconstrained Ear Recognition From Two-Dimensional Images

Ear recognition, as a biometric, has several advantages. In particular, ears can be measured remotely and are also relatively static in size and structure for each individual. Unfortunately, at present, good recognition rates require controlled conditions. For commercial use, these systems need to be much more robust. In particular, ears have to be recognized from different angles ( poses), under different lighting conditions, and with different cameras. It must also be possible to distinguish ears from background clutter and identify them when partly occluded by hair, hats, or other objects. The purpose of this paper is to suggest how progress toward such robustness might be achieved through a technique that improves ear registration. The approach focuses on 2-D images, treating the ear as a planar surface that is registered to a gallery using a homography transform calculated from scale-invariant feature-transform feature matches. The feature matches reduce the gallery size and enable a precise ranking using a simple 2-D distance algorithm. Analysis on a range of data sets demonstrates the technique to be robust to background clutter, viewing angles up to +/- 13 degrees, and up to 18% occlusion. In addition, recognition remains accurate with masked ear images as small as 20 x 35 pixels.

Nanoflare Activity In the Solar Chromosphere

We use ground-based images of high spatial and temporal resolution to search for evidence of nanoflare activity in the solar chromosphere. Through close examination of more than 1 x 10(9) pixels in the immediate vicinity of an active region, we show that the distributions of observed intensity fluctuations have subtle asymmetries. A negative excess in the intensity fluctuations indicates that more pixels have fainter-than-average intensities compared with those that appear brighter than average. By employing Monte Carlo simulations, we reveal how the negative excess can be explained by a series of impulsive events, coupled with exponential decays, that are fractionally below the current resolving limits of low-noise equipment on high-resolution ground-based observatories. Importantly, our Monte Carlo simulations provide clear evidence that the intensity asymmetries cannot be explained by photon-counting statistics alone. A comparison to the coronal work of Terzo et al. suggests that nanoflare activity in the chromosphere is more readily occurring, with an impulsive event occurring every similar to 360 s in a 10,000 km(2) area of the chromosphere, some 50 times more events than a comparably sized region of the corona. As a result, nanoflare activity in the chromosphere is likely to play an important role in providing heat energy to this layer of the solar atmosphere.

Region-based Mixture of Gaussians Modelling for Foreground Detection in Dynamic Scenes

One of the most widely used techniques in computer vision for foreground detection is to model each background pixel as a Mixture of Gaussians (MoG). While this is effective for a static camera with a fixed or a slowly varying background, it fails to handle any fast, dynamic movement in the background. In this paper, we propose a generalised framework, called region-based MoG (RMoG), that takes into consideration neighbouring pixels while generating the model of the observed scene. The model equations are derived from Expectation Maximisation theory for batch mode, and stochastic approximation is used for online mode updates. We evaluate our region-based approach against ten sequences containing dynamic backgrounds, and show that the region-based approach provides a performance improvement over the traditional single pixel MoG. For feature and region sizes that are equal, the effect of increasing the learning rate is to reduce both true and false positives. Comparison with four state-of-the art approaches shows that RMoG outperforms the others in reducing false positives whilst still maintaining reasonable foreground definition. Lastly, using the ChangeDetection (CDNet 2014) benchmark, we evaluated RMoG against numerous surveillance scenes and found it to amongst the leading performers for dynamic background scenes, whilst providing comparable performance for other commonly occurring surveillance scenes.

Impact of prosthodontic rehabilitation on the chewing efficiency of partially dentate older patients

Objectives: This study compared two tooth replacement strategies for partially dentate older patients namely; removable partial dentures (RPDs) and functionally orientated treatment based on the shortened dental arch (SDA) concept. Patients were compared in terms of chewing efficiency after prosthodontic rehabilitation. Methods: Chewing efficiency was assessed electronically by a two-colour gum-mixing test. Specimens were assembled from two different colours of chewing gums with a size of 30 x 18 x 3 mm. After participants chewed for 20 cycles, the gum was retrieved, flattened to a 1-mm-thick wafer, and digitized with a flatbed image scanner. The pixels of unmixed colour in the specimen were counted by means of Adobe Photoshop 2.0R software (Adobe Systems, San Jose, CA, USA), and the ratio to the pixels of the entire frame was computed. This ratio is called the Unmixed Fraction (UF). The more efficiently the specimen is chewed, the less unmixed colour remains, and the smaller the gum becomes. Consequently, a low unmixed fraction corresponds to good chewing efficiency. Results: 32 patients completed the chewing efficiency test (17 RPDs and 15 SDA). The mean UF recorded for the SDA group was not significantly different to that recorded for the RPD group (p>0.05, unpaired t-test). Conclusion: These results indicate that prosthodontic rehabilitation according to the principles of the SDA is equivalent to RPDs in terms of restoration of chewing ability for partially dentate older patients.

Machine learning for transient discovery in Pan-STARRS1 difference imaging

Efficient identification and follow-up of astronomical transients is hindered by the need for humans to manually select promising candidates from data streams that contain many false positives. These artefacts arise in the difference images that are produced by most major ground-based time-domain surveys with large format CCD cameras. This dependence on humans to reject bogus detections is unsustainable for next generation all-sky surveys and significant effort is now being invested to solve the problem computationally. In this paper, we explore a simple machine learning approach to real-bogus classification by constructing a training set from the image data of similar to 32 000 real astrophysical transients and bogus detections from the Pan-STARRS1 Medium Deep Survey. We derive our feature representation from the pixel intensity values of a 20 x 20 pixel stamp around the centre of the candidates. This differs from previous work in that it works directly on the pixels rather than catalogued domain knowledge for feature design or selection. Three machine learning algorithms are trained (artificial neural networks, support vector machines and random forests) and their performances are tested on a held-out subset of 25 per cent of the training data. We find the best results from the random forest classifier and demonstrate that by accepting a false positive rate of 1 per cent, the classifier initially suggests a missed detection rate of around 10 per cent. However, we also find that a combination of bright star variability, nuclear transients and uncertainty in human labelling means that our best estimate of the missed detection rate is approximately 6 per cent.

A Novel Semi-Automated Method of Tracking Fetal Movements

We have designed software that can â€â€™look’’ at recorded ultrasound sequences. We analyzed fifteen video sequences representing recorded ultrasound scans of nine fetuses. Our method requires a small amount of user labelled pixels for processing the first frame. These initialize GrowCut 1 , a background removal algorithm, which was used for separating the fetus from its surrounding environment (segmentation). For each subsequent frame, user input is no longer necessary as some of the pixels will inherit labels from the previously processed frame. This results in our software’s ability to track movement. Two sonographers rated the results of our computer’s â€vision’ on a scale from 1 (poor fit) to 10 (excellent fit). They assessed tracking accuracy for the entire video as well as segmentation accuracy (the ability to identify fetus from non-fetus) for every 100th processed frame. There was no appreciable deterioration in the software’s ability to track the fetus over time. I

Implementação em hardware reconfigurável de método de separação de dados hiperespetrais

Relatório do Trabalho Final de Mestrado para obtenção do grau de Mestre em Engenharia de Electrónica e Telecomunicações

Urban image classification with semisupervised multiscale cluster kernels

This paper presents a semisupervised support vector machine (SVM) that integrates the information of both labeled and unlabeled pixels efficiently. Method's performance is illustrated in the relevant problem of very high resolution image classification of urban areas. The SVM is trained with the linear combination of two kernels: a base kernel working only with labeled examples is deformed by a likelihood kernel encoding similarities between labeled and unlabeled examples. Results obtained on very high resolution (VHR) multispectral and hyperspectral images show the relevance of the method in the context of urban image classification. Also, its simplicity and the few parameters involved make the method versatile and workable by unexperienced users.

REFLECT : logiciel de restitution des réflectances au sol pour l’amélioration de la qualité de l'information extraite des images satellitales à haute résolution spatiale

RÉSUMÉ - Les images satellitales multispectrales, notamment celles à haute résolution spatiale (plus fine que 30 m au sol), représentent une source d’information inestimable pour la prise de décision dans divers domaines liés à la gestion des ressources naturelles, à la préservation de l’environnement ou à l’aménagement et la gestion des centres urbains. Les échelles d’étude peuvent aller du local (résolutions plus fines que 5 m) à des échelles régionales (résolutions plus grossières que 5 m). Ces images caractérisent la variation de la réflectance des objets dans le spectre qui est l’information clé pour un grand nombre d’applications de ces données. Or, les mesures des capteurs satellitaux sont aussi affectées par des facteurs « parasites » liés aux conditions d’éclairement et d’observation, à l’atmosphère, à la topographie et aux propriétés des capteurs. Deux questions nous ont préoccupé dans cette recherche. Quelle est la meilleure approche pour restituer les réflectances au sol à partir des valeurs numériques enregistrées par les capteurs tenant compte des ces facteurs parasites ? Cette restitution est-elle la condition sine qua non pour extraire une information fiable des images en fonction des problématiques propres aux différents domaines d’application des images (cartographie du territoire, monitoring de l’environnement, suivi des changements du paysage, inventaires des ressources, etc.) ? Les recherches effectuées les 30 dernières années ont abouti à une série de techniques de correction des données des effets des facteurs parasites dont certaines permettent de restituer les réflectances au sol. Plusieurs questions sont cependant encore en suspens et d’autres nécessitent des approfondissements afin, d’une part d’améliorer la précision des résultats et d’autre part, de rendre ces techniques plus versatiles en les adaptant à un plus large éventail de conditions d’acquisition des données. Nous pouvons en mentionner quelques unes : - Comment prendre en compte des caractéristiques atmosphériques (notamment des particules d’aérosol) adaptées à des conditions locales et régionales et ne pas se fier à des modèles par défaut qui indiquent des tendances spatiotemporelles à long terme mais s’ajustent mal à des observations instantanées et restreintes spatialement ? - Comment tenir compte des effets de « contamination » du signal provenant de l’objet visé par le capteur par les signaux provenant des objets environnant (effet d’adjacence) ? ce phénomène devient très important pour des images de résolution plus fine que 5 m; - Quels sont les effets des angles de visée des capteurs hors nadir qui sont de plus en plus présents puisqu’ils offrent une meilleure résolution temporelle et la possibilité d’obtenir des couples d’images stéréoscopiques ? - Comment augmenter l’efficacité des techniques de traitement et d’analyse automatique des images multispectrales à des terrains accidentés et montagneux tenant compte des effets multiples du relief topographique sur le signal capté à distance ? D’autre part, malgré les nombreuses démonstrations par des chercheurs que l’information extraite des images satellitales peut être altérée à cause des tous ces facteurs parasites, force est de constater aujourd’hui que les corrections radiométriques demeurent peu utilisées sur une base routinière tel qu’est le cas pour les corrections géométriques. Pour ces dernières, les logiciels commerciaux de télédétection possèdent des algorithmes versatiles, puissants et à la portée des utilisateurs. Les algorithmes des corrections radiométriques, lorsqu’ils sont proposés, demeurent des boîtes noires peu flexibles nécessitant la plupart de temps des utilisateurs experts en la matière. Les objectifs que nous nous sommes fixés dans cette recherche sont les suivants : 1) Développer un logiciel de restitution des réflectances au sol tenant compte des questions posées ci-haut. Ce logiciel devait être suffisamment modulaire pour pouvoir le bonifier, l’améliorer et l’adapter à diverses problématiques d’application d’images satellitales; et 2) Appliquer ce logiciel dans différents contextes (urbain, agricole, forestier) et analyser les résultats obtenus afin d’évaluer le gain en précision de l’information extraite par des images satellitales transformées en images des réflectances au sol et par conséquent la nécessité d’opérer ainsi peu importe la problématique de l’application. Ainsi, à travers cette recherche, nous avons réalisé un outil de restitution de la réflectance au sol (la nouvelle version du logiciel REFLECT). Ce logiciel est basé sur la formulation (et les routines) du code 6S (Seconde Simulation du Signal Satellitaire dans le Spectre Solaire) et sur la méthode des cibles obscures pour l’estimation de l’épaisseur optique des aérosols (aerosol optical depth, AOD), qui est le facteur le plus difficile à corriger. Des améliorations substantielles ont été apportées aux modèles existants. Ces améliorations concernent essentiellement les propriétés des aérosols (intégration d’un modèle plus récent, amélioration de la recherche des cibles obscures pour l’estimation de l’AOD), la prise en compte de l’effet d’adjacence à l’aide d’un modèle de réflexion spéculaire, la prise en compte de la majorité des capteurs multispectraux à haute résolution (Landsat TM et ETM+, tous les HR de SPOT 1 à 5, EO-1 ALI et ASTER) et à très haute résolution (QuickBird et Ikonos) utilisés actuellement et la correction des effets topographiques l’aide d’un modèle qui sépare les composantes directe et diffuse du rayonnement solaire et qui s’adapte également à la canopée forestière. Les travaux de validation ont montré que la restitution de la réflectance au sol par REFLECT se fait avec une précision de l’ordre de ±0.01 unités de réflectance (pour les bandes spectrales du visible, PIR et MIR), même dans le cas d’une surface à topographie variable. Ce logiciel a permis de montrer, à travers des simulations de réflectances apparentes à quel point les facteurs parasites influant les valeurs numériques des images pouvaient modifier le signal utile qui est la réflectance au sol (erreurs de 10 à plus de 50%). REFLECT a également été utilisé pour voir l’importance de l’utilisation des réflectances au sol plutôt que les valeurs numériques brutes pour diverses applications courantes de la télédétection dans les domaines des classifications, du suivi des changements, de l’agriculture et de la foresterie. Dans la majorité des applications (suivi des changements par images multi-dates, utilisation d’indices de végétation, estimation de paramètres biophysiques, …), la correction des images est une opération cruciale pour obtenir des résultats fiables. D’un point de vue informatique, le logiciel REFLECT se présente comme une série de menus simples d’utilisation correspondant aux différentes étapes de saisie des intrants de la scène, calcul des transmittances gazeuses, estimation de l’AOD par la méthode des cibles obscures et enfin, l’application des corrections radiométriques à l’image, notamment par l’option rapide qui permet de traiter une image de 5000 par 5000 pixels en 15 minutes environ. Cette recherche ouvre une série de pistes pour d’autres améliorations des modèles et méthodes liés au domaine des corrections radiométriques, notamment en ce qui concerne l’intégration de la FDRB (fonction de distribution de la réflectance bidirectionnelle) dans la formulation, la prise en compte des nuages translucides à l’aide de la modélisation de la diffusion non sélective et l’automatisation de la méthode des pentes équivalentes proposée pour les corrections topographiques.

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.

Effets de l'atmosphère terrestre sur les spectres de naines brunes

Les naines brunes sont des astres incapables de déclencher et soutenir des réactions nucléaires dans leur cœur. En l’absence de cette source d’énergie, leur luminosité diminue avec le temps jusqu’à leur extinction complète. Leur flux aux longueurs d’onde de 0,8 à 2,35 μm est particulièrement altéré par l’humidité contenue dans l’atmosphère terrestre, ce qui complique l’étude de ces astres. Le but de la présente recherche est de vérifier si la division par un spectre d’étoile A0 est un moyen de corriger l’altération causée par l’atmosphère terrestre sur cette partie de leur spectre. Tout d’abord, des notions, pertinentes à la compréhension de ce travail, sont abordées. L’introduction présente quelques notions sur les naines brunes et sur l’atmosphère terrestre. Le deuxième chapitre concerne le traitement des données. Il traite de la calibration, de la mise en évidence du problème de non-répétabilité de la position de la fente du spectromètre SIMON ainsi que de ses causes. Il porte aussi sur l’uniformisation de la réponse des pixels et de la soustraction du ciel pour extraire les spectres. La méthode employée pour étudier l’effet de l’atmosphère terrestre sur les spectres de naines brunes y est présentée. Le troisième chapitre analyse les résultats obtenus par l’utilisation de l’étoile de référence de type A0 comme calibration pour corriger le spectre de naine brune, en assumant un même effet de l’atmosphère terrestre sur les deux types d’astres. Nous ne pouvons conclure, avec certitude, que l’absorption tellurique affecte de la même façon les deux spectres ni de quelle façon exactement ils sont affectés. Une recherche supplémentaire nécessitant de nouvelles prises de données à des masses d’air et à des taux d’humidité variés est requise.

Applicabilité de la texture couleur à la différentiation des classes d’occupation du territoire sur des images satellitales multispectrales

La texture est un élément clé pour l’interprétation des images de télédétection à fine résolution spatiale. L’intégration de l’information texturale dans un processus de classification automatisée des images se fait habituellement via des images de texture, souvent créées par le calcul de matrices de co-occurrences (MCO) des niveaux de gris. Une MCO est un histogramme des fréquences d’occurrence des paires de valeurs de pixels présentes dans les fenêtres locales, associées à tous les pixels de l’image utilisée; une paire de pixels étant définie selon un pas et une orientation donnés. Les MCO permettent le calcul de plus d’une dizaine de paramètres décrivant, de diverses manières, la distribution des fréquences, créant ainsi autant d’images texturales distinctes. L’approche de mesure des textures par MCO a été appliquée principalement sur des images de télédétection monochromes (ex. images panchromatiques, images radar monofréquence et monopolarisation). En imagerie multispectrale, une unique bande spectrale, parmi celles disponibles, est habituellement choisie pour générer des images de texture. La question que nous avons posée dans cette recherche concerne justement cette utilisation restreinte de l’information texturale dans le cas des images multispectrales. En fait, l’effet visuel d’une texture est créé, non seulement par l’agencement particulier d’objets/pixels de brillance différente, mais aussi de couleur différente. Plusieurs façons sont proposées dans la littérature pour introduire cette idée de la texture à plusieurs dimensions. Parmi celles-ci, deux en particulier nous ont intéressés dans cette recherche. La première façon fait appel aux MCO calculées bande par bande spectrale et la seconde utilise les MCO généralisées impliquant deux bandes spectrales à la fois. Dans ce dernier cas, le procédé consiste en le calcul des fréquences d’occurrence des paires de valeurs dans deux bandes spectrales différentes. Cela permet, en un seul traitement, la prise en compte dans une large mesure de la « couleur » des éléments de texture. Ces deux approches font partie des techniques dites intégratives. Pour les distinguer, nous les avons appelées dans cet ouvrage respectivement « textures grises » et « textures couleurs ». Notre recherche se présente donc comme une analyse comparative des possibilités offertes par l’application de ces deux types de signatures texturales dans le cas spécifique d’une cartographie automatisée des occupations de sol à partir d’une image multispectrale. Une signature texturale d’un objet ou d’une classe d’objets, par analogie aux signatures spectrales, est constituée d’une série de paramètres de texture mesurés sur une bande spectrale à la fois (textures grises) ou une paire de bandes spectrales à la fois (textures couleurs). Cette recherche visait non seulement à comparer les deux approches intégratives, mais aussi à identifier la composition des signatures texturales des classes d’occupation du sol favorisant leur différentiation : type de paramètres de texture / taille de la fenêtre de calcul / bandes spectrales ou combinaisons de bandes spectrales. Pour ce faire, nous avons choisi un site à l’intérieur du territoire de la Communauté Métropolitaine de Montréal (Longueuil) composé d’une mosaïque d’occupations du sol, caractéristique d’une zone semi urbaine (résidentiel, industriel/commercial, boisés, agriculture, plans d’eau…). Une image du satellite SPOT-5 (4 bandes spectrales) de 10 m de résolution spatiale a été utilisée dans cette recherche. Puisqu’une infinité d’images de texture peuvent être créées en faisant varier les paramètres de calcul des MCO et afin de mieux circonscrire notre problème nous avons décidé, en tenant compte des études publiées dans ce domaine : a) de faire varier la fenêtre de calcul de 3*3 pixels à 21*21 pixels tout en fixant le pas et l’orientation pour former les paires de pixels à (1,1), c'est-à-dire à un pas d’un pixel et une orientation de 135°; b) de limiter les analyses des MCO à huit paramètres de texture (contraste, corrélation, écart-type, énergie, entropie, homogénéité, moyenne, probabilité maximale), qui sont tous calculables par la méthode rapide de Unser, une approximation des matrices de co-occurrences, c) de former les deux signatures texturales par le même nombre d’éléments choisis d’après une analyse de la séparabilité (distance de Bhattacharya) des classes d’occupation du sol; et d) d’analyser les résultats de classification (matrices de confusion, exactitudes, coefficients Kappa) par maximum de vraisemblance pour conclure sur le potentiel des deux approches intégratives; les classes d’occupation du sol à reconnaître étaient : résidentielle basse et haute densité, commerciale/industrielle, agricole, boisés, surfaces gazonnées (incluant les golfs) et plans d’eau. Nos principales conclusions sont les suivantes a) à l’exception de la probabilité maximale, tous les autres paramètres de texture sont utiles dans la formation des signatures texturales; moyenne et écart type sont les plus utiles dans la formation des textures grises tandis que contraste et corrélation, dans le cas des textures couleurs, b) l’exactitude globale de la classification atteint un score acceptable (85%) seulement dans le cas des signatures texturales couleurs; c’est une amélioration importante par rapport aux classifications basées uniquement sur les signatures spectrales des classes d’occupation du sol dont le score est souvent situé aux alentours de 75%; ce score est atteint avec des fenêtres de calcul aux alentours de11*11 à 15*15 pixels; c) Les signatures texturales couleurs offrant des scores supérieurs à ceux obtenus avec les signatures grises de 5% à 10%; et ce avec des petites fenêtres de calcul (5*5, 7*7 et occasionnellement 9*9) d) Pour plusieurs classes d’occupation du sol prises individuellement, l’exactitude dépasse les 90% pour les deux types de signatures texturales; e) une seule classe est mieux séparable du reste par les textures grises, celle de l’agricole; f) les classes créant beaucoup de confusions, ce qui explique en grande partie le score global de la classification de 85%, sont les deux classes du résidentiel (haute et basse densité). En conclusion, nous pouvons dire que l’approche intégrative par textures couleurs d’une image multispectrale de 10 m de résolution spatiale offre un plus grand potentiel pour la cartographie des occupations du sol que l’approche intégrative par textures grises. Pour plusieurs classes d’occupations du sol un gain appréciable en temps de calcul des paramètres de texture peut être obtenu par l’utilisation des petites fenêtres de traitement. Des améliorations importantes sont escomptées pour atteindre des exactitudes de classification de 90% et plus par l’utilisation des fenêtres de calcul de taille variable adaptées à chaque type d’occupation du sol. Une méthode de classification hiérarchique pourrait être alors utilisée afin de séparer les classes recherchées une à la fois par rapport au reste au lieu d’une classification globale où l’intégration des paramètres calculés avec des fenêtres de taille variable conduirait inévitablement à des confusions entre classes.

Relevé polarimétrique d'étoiles candidates pour des disques de débris

Le relevé DEBRIS est effectué par le télescope spatial Herschel. Il permet d’échantillonner les disques de débris autour d’étoiles de l’environnement solaire. Dans la première partie de ce mémoire, un relevé polarimétrique de 108 étoiles des candidates de DEBRIS est présenté. Utilisant le polarimètre de l’Observatoire du Mont-Mégantic, des observations ont été effectuées afin de détecter la polarisation due à la présence de disques de débris. En raison d’un faible taux de détection d’étoiles polarisées, une analyse statistique a été réalisée dans le but de comparer la polarisation d’étoiles possédant un excès dans l’infrarouge et la polarisation de celles n’en possédant pas. Utilisant la théorie de diffusion de Mie, un modèle a été construit afin de prédire la polarisation due à un disque de débris. Les résultats du modèle sont cohérents avec les observations. La deuxième partie de ce mémoire présente des tests optiques du polarimètre POL-2, construit à l’Université de Montréal. L’imageur du télescope James-Clerk-Maxwell passe de l’instrument SCUBA à l’instrument SCUBA-2, qui sera au moins cent fois plus rapide que son prédécesseur. De même, le polarimètre suit l’amélioration et un nouveau polarimètre, POL-2, a été installé sur SCUBA-2 en juillet 2010. Afin de vérifier les performances optiques de POL-2, des tests ont été exécutés dans les laboratoires sub-millimétriques de l’Université de Western Ontario en juin 2009 et de l’Université de Lethbridge en septembre 2009. Ces tests et leurs implications pour les observations futures sont discutés.

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.