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Record W2138868513

Identification des cristaux dans un détecteur Phoswich appliqué à la tomographie d'émission par positrons

2010· article· fr· W2138868513 on OpenAlexaboutno aff
Hoorvash Camilia Yousefzadeh

Bibliographic record

VenueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2010
Typearticle
Languagefr
FieldEngineering
TopicMuon and positron interactions and applications
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPhysics
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

La tomographie d'émission par positrons (TEP) occupe une place de choix dans le domaine de l'imagerie moléculaire par sa capacité d'obtenir des informations ultrasensibles et quantitatives sur des processus métaboliques, physiologiques ou cellulaires. De plus, grâce à la similitude des génomes de l'homme et de petits rongeurs comme la souris, elle attire un grand intérêt dans le domaine de la recherche médicale, allant de la détection précoce de différentes formes de cancers jusqu'au développement de nouveaux médicaments. Toutefois, pour tirer profit des images acquises lors d'études animales, des scanners de plus en plus performants sont nécessaires. Le LabPETTM, le scanner TEP petit animal conçu par les efforts unis du Groupe de recherche en appareillage médicale de Sherbrooke (GRAMS) et du Centre d'imagerie moléculaire de Sherbrooke (CIMS) se démarque des autres scanners d'une part par son couplage individuel des photodiodes à avalanche à une paire de cristaux scintillateurs et d'autre part par une numérisation hâtive des signaux et un traitement numérique parallèle. Cela permet d'y implanter des algorithmes de traitement de signaux puissants. Le filtre de Wiener est une des techniques utilisées dans le LabPETTM pour optimiser à la fois le rendement et la capacité d'identification du cristal (IC) excité par le rayonnement émis dans le scanner par les radioisotopes. Les travaux de cette thèse portent, dans une première partie, sur le développement et l'implantation d'une version plus complète et ajustée de la méthode d'IC basée sur le filtre de Wiener. L'amélioration de cette technique porte sur l'utilisation des deux caractéristiques élémentaires des cristaux, soit leur constante de temps et leur rendement lumineux pour une IC plus précise et rapide. Une telle IC peut être réalisée même avec des cristaux possédant des caractéristiques très similaires, et pour des énergies très basses - jusqu'à 100 keV. Dans une deuxième partie, les performances de la méthode d'IC Wiener ont été évaluées en tenant compte de la contribution des différentes sources de bruit de la chaîne d'acquisition d'un scanner TEP. L'influence du bruit de multiplication de la photodiode à avalanche (un bruit non-stationnaire et poissonien), le bruit électronique (un bruit stationnaire et gaussien), ainsi que l'effet de l'utilisation des filtres de mise en forme rapide CR-RC n sur les résultats de l'algorithme d'IC ont été étudiés grâce au développement d'un simulateur de TEP qui imite les signaux de sortie du LabPETTM. Finalement, la possibilité d'utiliser la méthode d'IC Wiener pour discriminer des détecteurs multicouches, composés de trois et quatre cristaux, a été étudiée. L'implantation de cet algorithme dans un scanner TEP permettra à court terme d'améliorer les performances de démultiplexage des détecteurs et, de ce fait, la résolution spatiale axiale du système. Des techniques de modélisations du bruit non-stationnaire sont proposées pour rehausser les résultats de l'algorithme d'IC. En se basant sur les résultats de l'algorithme d'IC, il est possible de développer des techniques pour mesurer l'énergie déposée dans les cristaux et parvenir à une séparation des évènements Compton diffusés entre les cristaux d'un même détecteur comparativement aux autres diffusions Compton. A plus long terme, ceci permettra de bonifier la sensibilité du scanner.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: Bench or experimental
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.240
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.006
GPT teacher head0.206
Teacher spread0.200 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

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Citations0
Published2010
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