1 sujet IRFU

Dernière mise à jour : 16-01-2021


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• Instrumentation

 

Deep Learning et spectroscopie gamma : une nouvelle approche de traitement du signal pour l’analyse de données de détecteurs CdTe

SL-DRF-21-0316

Domaine de recherche : Instrumentation
Laboratoire d'accueil :

Direction d’Astrophysique (DAP)

Laboratoire des spectro-Imageurs spatiaux (LSIS)

Saclay

Contact :

Olivier LIMOUSIN

Date souhaitée pour le début de la thèse : 01-10-2021

Contact :

Olivier LIMOUSIN
CEA - DRF/IRFU/DAP/LSIS

01 64 50 15 03

Directeur de thèse :

Olivier LIMOUSIN
CEA - DRF/IRFU/DAP/LSIS

01 64 50 15 03

Cette thèse à l’interface entre l’instrumentation nucléaire et les mathématiques appliquées consiste à développer et mettre en œuvre des méthodes avancées de traitement de données spectrales issues de détecteurs CdTe Caliste pour des photons de hautes énergies. Ces capteurs issues de la recherche fondamentale en astrophysique spatiale, sont la brique de base de la gamma caméra Spid-X née de développements technologiques communs entre le CEA et l’entreprise 3D PLUS. Elle vise à caractériser des environnements radiatifs dans le cadre de la surveillance nucléaire, pour la sûreté d’exploitation nucléaire ou d’installations de recherche, ou encore pour le démantèlement d’installations.

Les méthodes étudiées feront appel à des outils de Deep Learning avec pour objectif d’analyser des spectres gamma acquis dans un environnement complexe induisant des déformations spectrales, potentiellement difficile à interpréter avec des algorithmes classiques.

Pour cela, le doctorant mènera les axes d’études suivants :

• L’identification de radioéléments et la mesure de leur proportion dans le signal avec un ou plusieurs matériaux absorbeurs et diffuseurs entre les sources et le détecteur (méthodes : simulations Monte-Carlo Geant4, réseaux de neurones bayésiens, apprentissage robuste à la confiance et expérimentation).

• La détermination de la nature du matériau traversé et de l’épaisseur traversée (méthodes : simulations Monte-Carlo Geant4, réseaux de neurones adversariaux (GANs), auto-encodeur, expérimentation).

• L’application aux méthodes d’imagerie à masque codé. Selon les résultats obtenus aux deux axes précédents et l’espace de découverte qui en découle, les méthodes pourront être reprises sur la thématique des masques codés pour l’imagerie gamma.

 

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