Brevet FR3150309A1 — publié le 20241227

Méthode de classification de signaux radioactifs générés par un scintillateur en réponse à un rayonnement, la méthode comprenant les étapes de : Acquérir (501) un signal numérique représentatif d’un rayonnement radioactif au moyen d’un dispositif d’acquisition comprenant au moins un scintillateur et un photo-détecteur, Calculer (502) un facteur de forme à partir du signal numérique, Appliquer (503) une méthode de classification au facteur de forme calculé pour classifier le rayonnement radioactif selon au moins deux classes correspondant respectivement à des types de rayonnement différents. Figure 5 Méthode de classification de signaux radioactifs basée sur un facteur de forme L’invention concerne le domaine des dispositifs de détection de signaux radioactifs basés sur des scintillateurs organiques ou inorganiques. Elle porte plus précisément sur une méthode et un dispositif de classification de signaux radioactifs détectés par de tels dispositifs. L’invention s’applique notamment dans les domaines pour lesquels il existe un intérêt à détecter et identifier un type de radiation, en particulier le domaine de la sécurité nucléaire mais aussi l’imagerie médicale par rayons X. Les scintillateurs organiques et inorganiques sont des matériaux qui sont utilisés pour détecter des radiations de différents types, par exemple des rayonnements Gamma ou des rayonnements neutroniques. Les scintillateurs sont généralement associés à des photo-détecteurs qui transforment la lumière générée par scintillation en des signaux électriques qui correspondent à une impulsion. La forme de l’impulsion dépend du type de rayonnement. Un problème général dans ce domaine consiste à pouvoir identifier précisément à quel type de rayonnement correspond une impulsion détectée par un photo-détecteur. Autrement dit, il s’agit d’un problème de classification des impulsions détectées selon le type de rayonnement qui est capté par le scintillateur. La publication scientifique [1] décrit plusieurs méthodes de traitement de signal qui sont toutes dérivées d’une méthode dite de comparaison de charge ou « Comparison Charge Method (CCM ) » en anglais. Cette méthode consiste à discriminer les impulsions mesurées selon leur forme. Plus précisément, elle est basée sur une estimation du temps de décroissance de l’amplitude de l’impulsion qui diffère selon la nature du rayonnement. Le critère utilisé pour caractériser une impulsion est le rapport entre deux intégrales du signal Q tail est une intégrale calculée sur la fin du signal définie par un intervalle [t short +1, t long -1] Q total est une intégrale calculée sur l’intégralité du signal. x i désigne l’amplitude du signal à l’abscisse temporelle i. Un inconvénient de la méthode CCM est que le critère est très dépendant du type de scintillateur et de photo-détecteur utilisé. Autrement dit, la méthode doit être calibrée spécifiquement pour chaque dispositif car les résultats basés sur ce critère statistique ne sont pas invariants selon la technologie utilisée pour la détection des rayonnements. En particulier, la longueur temporelle de la première intégrale définie par les paramètres t long et t short a une influence sur la discrimination des rayonnements et est fortement dépendante de l’architecture du détecteur et du photo-détecteur. La référence [2] décrit une autre méthode basée sur la valeur moyenne quadratique du signal pour discriminer les rayonnements neutroniques des rayonnements Gamma au moyen de semi-conducteurs et de détecteurs à chambres d’ionisation. L’invention propose une nouvelle méthode de classification d’impulsions générées par un scintillateur organique ou inorganique en réponse à un rayonnement afin d’identifier le type de rayonnement détecté. La méthode proposée est basée sur un nouvel indicateur statistique, le facteur de forme, qui présente la propriété intéressante de moins dépendre du type de détecteur utilisé que la méthode CCM et en particulier ne nécessite pas d’optimisation fine de paramètres, hors seuil de classification, comme dans le cas de la méthode CCM. Le facteur de forme est utilisé comme indicateur couplé à une méthode de classification directe ou basée sur un modèle d’intelligence artificielle. Le facteur de forme peut être couplé à d’autres indicateurs en entrée d’une méthode de classification automatique qui peut être entrainée à discriminer les impulsions selon plusieurs classes correspondant chacune à un type de rayonnement donné. L’invention a pour objet une méthode de classification de signaux radioactifs générés par un scintillateur en réponse à un rayonnement, la méthode comprenant les étapes de : Acquérir un signal numérique représentatif d’un rayonnement radioactif au moyen d’un dispositif d’acquisition comprenant au moins un scintillateur et un photo-détecteur, Calculer un facteur de forme à partir du signal numérique, Appliquer une méthode de classification au facteur de forme calculé pour classifier le rayonnement radioactif selon au moins deux classes correspondant respectivement à des types de rayonnement différents. Selon un aspect particulier de l’invention, la méthode de classification comprend au moins une comparaison du facteur de forme à au moins un seuil prédéterminé. Selon un aspect particulier de l’invention, le seuil est déterminé à partir d’une distribution statistique des valeurs du facteur de forme calculées pour l’ensemble des types de rayonnement à classifier. Selon un aspect particulier de l’invention, la méthode de classification comprend l’exécution d’un modèle de classification automatique entrainé à classifier les valeurs de facteur de forme selon le type de rayonnement. Selon un aspect particulier de l’invention, le modèle de classification automatique est configuré pour recevoir en entrée le facteur de forme calculé et au moins un autre indicateur statistique calculé à partir du signal numérique. Selon un aspect particulier de l’invention, l’au moins un autre indicateur statistique est pris parmi : un rapport entre deux intégrations du signal numérique respectivement sur une partie finale du signal acquis et sur la totalité du signal acquis, un rapport entre la valeur maximale du signal sur sa moyenne. Selon un aspect particulier de l’invention, le modèle classification automatique est un modèle de classification à plus de deux classes. Selon un aspect particulier de l’invention, le facteur de forme est égal au ratio entre la moyenne quadratique du signal numérique et la moyenne du signal numérique. Selon un aspect particulier de l’invention, les types de rayonnement à classifier sont pris parmi : un rayonnement neutronique ou un rayonnement gamma. L’invention a pour objet un dispositif de classification de signaux radioactifs comprenant un scintillateur organique ou inorganique, un photodétecteur, un convertisseur analogique numérique et une unité de traitement configurée pour exécuter les étapes de la méthode selon l’invention. D’autres caractéristiques et avantages de la présente invention apparaîtront mieux à la lecture de la description qui suit en relation aux dessins annexés suivants. représente un exemple d’impulsions détectées par un dispositif de détection de rayonnement comprenant un scintillateur, illustre l’application d’une méthode de discrimination d’impulsions selon l’art antérieur appliquée à l’exemple de la , représente un diagramme de répartition des valeurs de l’indicateur statistique utilisé par la méthode de l’art antérieur pour l’exemple de la , représente un deuxième exemple de diagramme de répartition des valeurs de l’indicateur statistique utilisé par la méthode de l’art antérieur, représente un troisième exemple de diagramme de répartition des valeurs de l’indicateur statistique utilisé par la méthode de l’art antérieur, représente un quatrième exemple de diagramme de répartition des valeurs de l’indicateur statistique utilisé par la méthode de l’art antérieur, représente un schéma d’un dispositif de classification de signaux radioactifs selon un mode de réalisation de l’invention, représente un organigramme d’une méthode de classification de signaux radioactifs selon un mode de réalisation de l’invention, représente un premier exemple de diagramme de répartition des valeurs de l’indicateur statistique utilisé par la méthode selon l’invention, représente un second exemple de diagramme de répartition des valeurs de l’indicateur statistique utilisé par la méthode selon l’invention, La représente, sur un diagramme amplitude-temps, un exemple de deux impulsions 101,102 respectivement relatives à un rayonnement neutronique (101) et un rayonnement Gamma (102). Les deux impulsions sont acquises au moyen d’une chaine d’acquisition comprenant un scintillateur organique ou inorganique, un photodétecteur et un convertisseur analogique numérique. Comme cela peut être vu sur la , l’impulsion générée par le photodétecteur en réponse au rayonnement présente une première phase de croissance rapide puis une seconde phase de décroissance plus lente. La forme de cette seconde phase de décroissance dépend de la nature du rayonnement et permet donc d’identifier le type de rayonnement. Comme indiqué en préambule, la méthode de l’art antérieur dite de comparaison de charges ou méthode CCM vise à calculer un indicateur statistique qui dépend de deux paramètres t short et t long qui définissent deux intervalles temporels pour calculer deux intégrales du signal. La figure 2a représente un exemple illustrant le calcul du ratio pour des valeurs de t short = 20 ns et t long = 500 ns. L’intégrale Q total est calculée sur l’intégralité du signal tandis que l’intégrale Q tail est calculée sur la fin du signal en excluant la partie ascendante de l’impulsion. La méthode CCM est essentiellement utilisée pour discriminer deux types de rayonnements, par exemple les rayonnements Gamma et les rayonnements neutroniques. Pour réaliser cette discrimination, on compare l’indicateur TTT ratio à un seuil de détection et selon que la valeur de l’indicateur est en dessous ou au-dessus du seuil, on en déduit la présence de l’un des deux types de rayonnements. La représente un exemple de fonction de répartition des valeurs de l’indicateur TTT ratio obtenue avec les paramètres de la . Ces résultats ont été obtenus avec un scintillateur plastique et une source de radioactivité 252 Cf qui est une source mixte de radioactivité neutronique et Gamma. La montre la répartition des valeurs obtenues. La forme de la fonction de répartition correspond à la superposition de deux fonctions Gaussiennes respectivement centrées sur deux moyennes différentes. Ces deux fonctions correspondent aux répartitions respectives associées aux rayonnements neutronique et Gamma. Ainsi, le seuil de détection peut être fixé à partir de ce résultat de sorte à séparer au mieux les deux fonctions de répartition. Un inconvénient de la méthode CCM de l’art antérieur est qu’elle est très dépendante au réglage du paramètre t short qui définit l’intégrale Q tail . Selon la valeur de ce paramètre, la fonction de répartition des valeurs de l’indicateur peut changer ce qui entraine également une modification du seuil de détection. Les figures 3a, 3b et 3c représentent d’autres diagrammes de répartition des valeurs de l’indicateur de la méthode CCM pour des valeurs différentes des paramètres t long et t short . On peut voir sur ces figures que les fonctions de répartition changent selon la valeur des paramètres. Un autre inconvénient de la méthode CCM est qu’elle est aussi très dépendante aux caractéristiques physiques de la chaine d’acquisition notamment du type de scintillateur et du type de photo-détecteur utilisé. En particulier, la méthode CCM nécessite d’ajuster le paramètre t short en fonction du type de chaine d’acquisition. Autrement dit il faut déterminer la valeur optimale de ce paramètre pour chaque chaine d’acquisition différente pour maintenir des performances de classification optimales et indépendantes des équipements. L’invention porte sur une nouvelle méthode de classification des impulsions générées par un détecteur de rayonnements qui permet de pallier aux inconvénients de la méthode CCM. La représente un schéma d’un système de détection et classification de signaux radioactifs selon l’invention. Le système selon l’invention est placé à proximité d’une source de radioactivité 401, par exemple une source de rayonnement neutronique, Gamma, Alpha ou Beta ou tout autre rayonnement Le système comprend un scintillateur 402, par exemple un scintillateur organique ou inorganique, un scintillateur plastique ou liquide. Le scintillateur 402 génère de la lumière par scintillation en réponse au rayonnement émis par la source de radioactivité 401. La lumière émise par le scintillateur 402 est captée par un photo-détecteur 403 qui la transforme en un signal électrique. Le photo-détecteur 403 est par exemple un photomultiplieur, par exemple basé sur des tubes PMT (Photo Multiplier Tubes) ou un photo-multiplieur sur silicone SiPM (Silicon Photo Multiplier). L’impulsion caractéristique du rayonnement est ensuite isolée du signal électrique 404 et convertie numériquement par un convertisseur analogique numérique 405. Le signal numérique (tel que représenté par exemple à la ) est ensuite transmis à une unité de traitement 406 qui réalise la classification d’impulsion. L’unité de traitement 406 est configurée pour exécuter les étapes de la méthode de classification de signaux radioactifs décrite sur l’organigramme de la . La première étape 501 de la méthode correspond à l’acquisition du signal. La deuxième étape 502 de la méthode est exécutée par un premier module de calcul 407 et consiste à calculer un facteur de forme à partir de l’intégralité du signal numérique. Le facteur de forme FF est égal au rapport entre la moyenne quadratique et la moyenne du signal. correspond aux échantillons du signal pour i variant de 0 à N-1, N étant le nombre d’échantillons. Le nombre N d’échantillons est par exemple égal au nombre total d’échantillons numérisés qui correspond à la durée t long . La troisième étape 503 de la méthode consiste en une étape de classification appliquée au facteur de forme FF calculé à l’étape 502. Selon un premier mode de réalisation de l’invention, l’étape de classification 503 est implémentée par un module de classification simple 408 qui consiste à comparer le facteur de forme à un ou plusieurs seuils de classification. Dans le cas d’une classification binaire, c’est-à-dire en deux types de rayonnements, le seuil de classification peut être déterminé de la même façon que pour la méthode CCM c’est-à-dire en analysant la répartition des valeurs du facteur de forme pour des acquisitions tests. Les figures 6a et 6b représentent deux exemples de répartitions des valeurs du facteur de forme obtenues dans les mêmes conditions que celles des figures 3a à 3c présentant les résultats de la méthode CCM. La est obtenue pour une durée de signal égale à 1000ns tandis que la correspond à une durée de signal égale à 800 ns. On remarque que, contrairement à la méthode CCM, la répartition des valeurs du facteur de forme ne dépend pas du paramètre t short utilisé pour la méthode CCM et plus généralement ne dépend d’aucun paramètre à ajuster autre que la longueur du signal. On remarque également sur les figures 6a et 6b que les deux courbes Gaussiennes sont plus clairement séparables que dans le cas de la méthode CCM illustrée aux figures 3a à 3c. A partir de la répartition des valeurs du facteur de forme, calculées sur un ensemble d’acquisitions de test, on fixe donc un seuil de classification pour séparer les deux fonctions Gaussiennes. Un exemple de seuil S est représenté en . Dans une variante de réalisation, l’étape de classification est réalisée pour classifier plus de deux types de rayonnements. Dans ce cas, un nombre m de seuils est fixé pour classifier m+1 rayonnements distincts. De façon générale, un modèle de mélange gaussien peut être utilisé pour modéliser la distribution des valeurs du facteur de forme en fonction des types de rayonnements afin d’en déduire le ou les seuils permettant de séparer les différentes fonctions Gaussiennes. Le ou les seuils fixé(s) dépendent de la longueur du signal qui dépend de la chaine d’acquisition. Ainsi, les seuils de classification doivent être définis pour chaque chaine d’acquisition. Le module 408 implémente un comparateur entre la valeur du facteur de forme et le ou les seuils de classification pour en déduire le type de rayonnement. Dans un autre mode de réalisation de l’invention, l’étape de classification 503 est réalisée au moyen d’un moteur d’intelligence artificielle 409 basé sur une méthode de classification automatique. Le modèle d’intelligence artificielle prend en entrée les valeurs du facteur de forme et classifie les valeurs selon leur association à deux ou plus de deux types de rayonnement distincts. Le modèle est préalablement entrainé sur des données d’apprentissage qui peuvent être acquises pour différents types de rayonnements ou simulées. Le modèle d’intelligence artificielle est par exemple un algorithme de forêt aléatoire ou un réseau de neurones artificiel, par exemple un perceptron multi-couches ou un réseau de neurones convolutionnel. Dans une variante de réalisation, la méthode de classification peut aussi être basée sur l’analyse d’histogrammes telle que décrite dans la référence [3]. Dans une autre variante de réalisation, lorsqu’un modèle d’intelligence artificielle est mis en œuvre, par exemple un réseau de neurones artificiel, plusieurs autres indicateurs statistiques calculés à partir du signal peuvent être fournis en entrée du modèle pour améliorer l’apprentissage de la classification des différents types de rayonnement. Par exemple, en plus du facteur de forme, au moins un autre indicateur statistique peut être calculé et fourni en entrée du modèle parmi : l’indicateur TTT ratio , la moyenne du signal, la variance du signal, l’écart entre la valeur maximale et la valeur minimale du signal, un coefficient d’asymétrie du signal, un indicateur d’impulsion égal à la valeur maximale du signal divisé par sa moyenne, un facteur crête du signal, une valeur maximale de la valeur absolue du signal, une moyenne quadratique du signal, un coefficient de Kurtosis. Les indicateurs statistiques qui ont l’influence la plus importante sur la discrimination des types de rayonnements sont le facteur de forme, le facteur TTT ratio et l’indicateur d’impulsion. Avantageusement ces trois indicateurs sont calculés prioritairement pour être fournis en entrée du modèle. Le modèle d’intelligence artificielle est entrainé via un entrainement supervisé au moyen de données d’apprentissage obtenues pour différents types de détecteurs et différents types de rayonnements. L’unité de traitement 406 du dispositif de détection selon l’invention peut être implémentée au moyen d’éléments logiciels et/ou matériels, par exemple comprenant un circuit intégré, un circuit à logique programmable de type FPGA ou un micro-contrôleur ou encore un processeur de signal numérique. Dans une variante de réalisation de l’invention, l’unité de traitement 406 peut être implémentée dans un serveur de calcul distant. Dans ce cas, les signaux mesurés par le détecteur sont transmis à ce serveur. L’invention permet de s’affranchir des réglages de paramètres nécessaires des méthodes de l’art antérieur et propose une solution qui ne nécessite aucun paramètre à régler pour calculer l’indicateur statistique permettant de caractériser le rayonnement. En particulier, la longueur du signal peut être estimée directement à partir des caractéristiques des composants de la chaine d’acquisition. Cependant, la méthode proposée ne nécessite pas d’ajuster d’autres paramètres tels que cela est le cas pour la méthode CCM. Méthode de classification de signaux radioactifs générés par un scintillateur en réponse à un rayonnement, la méthode comprenant les étapes de : Acquérir (501) un signal numérique représentatif d’un rayonnement radioactif au moyen d’un dispositif d’acquisition comprenant au moins un scintillateur et un photo-détecteur, Calculer (502) un facteur de forme à partir du signal numérique, Appliquer (503) une méthode de classification au facteur de forme calculé pour classifier le rayonnement radioactif selon au moins deux classes correspondant respectivement à des types de rayonnement différents. Méthode de classification de signaux radioactifs selon la revendication 1 dans laquelle la méthode de classification (503) comprend au moins une comparaison du facteur de forme à au moins un seuil prédéterminé. Méthode de classification de signaux radioactifs selon la revendication 2 dans laquelle le seuil est déterminé à partir d’une distribution statistique des valeurs du facteur de forme calculées pour l’ensemble des types de rayonnement à classifier. Méthode de classification de signaux radioactifs selon la revendication 1 dans laquelle la méthode de classification comprend l’exécution d’un modèle de classification automatique entrainé à classifier les valeurs de facteur de forme selon le type de rayonnement. Méthode de classification de signaux radioactifs selon la revendication 4 dans laquelle le modèle de classification automatique est configuré pour recevoir en entrée le facteur de forme calculé et au moins un autre indicateur statistique calculé à partir du signal numérique. Méthode de classification de signaux radioactifs selon la revendication 5 dans laquelle l’au moins un autre indicateur statistique est pris parmi : un rapport entre deux intégrations du signal numérique respectivement sur une partie finale du signal acquis et sur la totalité du signal acquis, un rapport entre la valeur maximale du signal sur sa moyenne. Méthode de classification de signaux radioactifs selon l’une quelconque des revendications 4 à 6 dans laquelle le modèle classification automatique est un modèle de classification à plus de deux classes. Méthode de classification de signaux radioactifs selon l’une quelconque des revendications précédentes dans laquelle le facteur de forme est égal au ratio entre la moyenne quadratique du signal numérique et la moyenne du signal numérique. Méthode de classification de signaux radioactifs selon l’une quelconque des revendications précédentes dans laquelle les types de rayonnement à classifier sont pris parmi : un rayonnement neutronique ou un rayonnement gamma. Dispositif de classification de signaux radioactifs comprenant un scintillateur (402) organique ou inorganique, un photodétecteur (403), un convertisseur analogique numérique (405) et une unité de traitement (406) configurée pour exécuter les étapes de la méthode selon l’une quelconque des revendications précédentes.