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Avenir des nouveaux concepts de calculs dosimétriques et de radioprotection
E. Martin (MCF UFC), J. Henriet (MCF UFC), R. Gschwind (MCF UFC), L. Makovicka (PR1 UFC)
Interaction Rayonnements/Matière – ENISYS – FEMTO-ST
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Introduction
Méthodes Monte Carlo
Précision
Gros moyens informatiques
Réseaux de Neurones Artificiels (RNA)Précision
Faibles moyens informatiques
Systèmes « Experts » - RàPC
Génération des données manquantes
Aide au décisionnel
Systèmes mixtes
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Les RNA pour la Dosimétrie
Une analogie avec le cerveau humain
Le cerveau est une machine parallèle complexepouvant réaliser certaines tâches plus efficacementqu'un ordinateur
Reconnaissance de forme
Perception
Approximation / interpolation
Les réseaux de neurones artificiels Connaissance grâce à l'apprentissage
Connaissance enregistrée à l'aide des poids synaptiques
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Le neurone naturel/artificiel
Synapse (Poids)
Dendrite (arc)
Noyau (fonction d'activation)
Axone (sortie)
Reçoit des informations par le biais de synapses. L'information est traitée par le noyau. Celle-ci est ensuite transmise aux autres neurones par l'axone
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Topologie HPU d'ordre 2
Entrées
Couche cachée
Sortie
x1
x2
x1x2
fonction sigmoïde
f x= 1/1− exp− x
x1
x22
x12
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La rétro-propagationdu gradient
Initialisation:Initialisation des poids avec des valeursaléatoires entre -1 et 1
Faire
Choix d'un exemple issu de l'ensemble d'apprentissage
Propagation du signal d'entrée sur le réseau
Calcul de l'erreur
Correction des poids en fonction de l'erreur calculée
Tant que la convergence n'est pas atteinte
Erreur
Entrée Sortie
Phénomène à modéliser
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Algorithme de calculdes doses
Réseau
Pour la dosimétrie
Simulation BEAM/EGS
Données d'apprentissage
Données de validation
Apprentissage(Rétro-propagation du gradient, RPROP)
Architecture du réseau
(STD, HPU)
Réseau entraîné Résultats
Caractérisationdu milieu
8
Exemple de calcul en milieu hétérogène
9
Calculs en milieux hétérogènesProthèse de hanche
E. Buffard et al., « Study of the impact of articulations on
dose distribution under medical irradiation », Nucl. Instr.
and Meth. in Phys. Res. B, 229 (2005) 78-84
Prothèse totale de hanche en TA6V4 (modèle symetric, Aston
Medical Limited)
Faisceau de 60Co pur, champ 8x8 cm2, SSD=80 cm
Caractéristique fantôme:
Eau et TA6V4
150 voxels de 0,2x0,2x0,2 cm3 dans chaque direction
Dimensions fantôme: [-15;15] cm en x et y, [0;30] cm en z
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Calculs en milieux hétérogènesProthèse de hanche
Monte
CarloNeurad
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Polyéth
y-
lène
Eau
RMIS
W
Polyst
yrène
Nylon6AND
PMM
A0
0,2
0,4
0,6
0,8
1
1,2
1,4
0,931
1,031 ,06
1 ,141 ,19
Milieux
De
nsi
tés
Calculs en milieux hétérogènesInterpolation des densités
12
Calculs en milieux hétérogènesInterpolation des densités
Ecart relatif : 1,7 %
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RNA – Développements actuels
Algorithme d'apprentissage parallélisé
Apprentissage incrémental
Interpolation des densités
Portage sur nouvelles architectures
Etude des faisceaux fins
Intégration à la radioprotection
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RàPC – Une application à la Radioprotection – Etude de faisabilité
Reconstitution d'un fantôme personnalisé en vue d'un diagnostique médical et d'un bilan dosimétrique, dans le cadre d'accidents radiologiques.
Partenariat avec IRSN
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Iln‘estpastoujourspossibledefairedesexamenspoussésàunevictime.
Le diagnostic médical et le bilan dosimétrique doivent être faits dans les plus brefs délais.
Données du problème
Ces bilans s'appuient sur une image en trois dimensions des organes internes d'un corps humain :
un fantôme voxélisé
pixel
• Il existe assez peu de fantômes voxélisés :
parfois peu fidèles à la victime
les caractéristiques biométriques ne correspondent pas à celles de la victime.
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Principe simplifié
17
Les phases d'un RàPC
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Cas = association d'un problème + solution :
Cas Source (cas modèle)
Cas Cible (résultat – cas victime)
Un cas, son problème et sa solution sont décrits par un ensemble de descripteurs.
Qu'est-ce-qu'un cas ?
19
Notre cas
20
Base de cas
21
Pour deux descriptions du problème x et y on a :
Réflexion sur le processus « Retrouver »
Similarité locale entre deux descripteurs :
Similarité globale entre deux cas (algorithme Knn) :
1;0, yxsim
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Résultats obtenus
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Une structure du cas pour le domaine de la radioprotection
Une base de cas sous Protégé
Une interface utilisateur
Possibilité de stocker un nouveau cas modèle dans la base de cas
Retrouver le cas modèle le plus proche du cas victime
Représentation graphique du cas victime et un cas modèle
Extraction des données d'un fichier DICOM
Un article PRELIMINARY STUDY OF A NEW CBR-BASED APPLICATION FOR VOXELISED PHANTOM CREATION: REEPH pour SinFra09
Résultats obtenus
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Utilisation d'un RNA pour la phase « Adapter » du RàPC.
Utilisation d'un système RàPC pour générer la balistique initiale en dosimétrie.
Couplage RNA-RàPC dans un système expert de dosimétrie.
RàPC et RNA - Synthèse
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Vers une alternative aux systèmes Monte Carlo ?
RàPC et RNA - Synthèse