Brevet FR3162528A1 — publié le 20251128

L’invention concerne un procédé de traitement d’un signal de détection délivré par un détecteur de rayonnements, comprenant : le calcul d’indicateurs de variation de référence lors d’une phase d’exposition du détecteur au seul bruit de fond radiologique ; le calcul d’un indicateur de variation courant ( ) lors d’une phase de potentielle exposition du détecteur à un changement d’activité radiologique ; la comparaison (TST) de l’indicateur de variation courant ( ) à un seuil fonction d’une statistique ( ) d’une distribution des indicateurs de variation de référence ; et dans lequel le calcul de chacun des indicateurs de variation de référence et de l’indicateur de variation courant comprend : un lissage (F1) d’un signal de comptage ( ) d’impulsions contenues dans le signal de détection ; le calcul (IC) d’une différence ( ) entre un lissage exponentielle simple et un lissage exponentiel double du signal de comptage lissé ( ). Figure pour l’abrégé : Figure 2 Procédé et système de détection d’un changement d’activité radiologique Le domaine de l’invention est celui de la détection en ligne de changements de régime d’activité radiologique. Les systèmes industriels classiques dédiés à la détection de sources radioactives reposent sur le déclenchement d’une alarme radiologique elle-même fondée sur l’évolution du comptage nucléaire restitué par une électronique d’acquisition et de traitement en aval d’un capteur de rayonnements. L’alarme est plus spécifiquement déclenchée aussitôt que la valeur, actualisée en ligne, dudit comptage dépasse un seuil de déclenchement, lequel est déterminé en fonction de l’amplitude du fond radiologique in situ , ainsi que de certaines hypothèses retenues quant aux distributions statistiques pouvant modéliser les différents signaux. Pour que le système de détection soit suffisamment sensible au passage plus ou moins rapide d’un porteur d’une source radioactive, selon que celui-ci soit un piéton ou un véhicule, une première contrainte porte évidemment sur la mise en œuvre d’un capteur de rayonnements de volume élevé à un coût raisonnable, soit typiquement un milieu gazeux ou un scintillateur plastique. L’optimisation du volume sensible se révèle toutefois une tactique insuffisamment efficace lorsque le rapport signal sur bruit (classiquement envisagé ici comme le comptage induit par le radio-émetteur mobile divisé par la racine carrée du comptage imputable au fond radiologique) tend vers des niveaux excessivement faibles, typiquement compris entre un et dix. Afin d’améliorer le compromis entre sensibilité de détection et spécificité de celle-ci vis-à-vis des fluctuations du fond radiologique, la seule solution technologiquement viable consiste, dès lors, à travailler sur la procédure de détection elle-même. Une première stratégie consiste à tirer parti des signatures spectrales caractéristiques de radioisotopes attendus. Toutefois, la détection des radio-émetteurs est soumise à une contrainte de temps nettement plus contraignante que l’identification de ces derniers : la détection doit ainsi être réalisée à l’échelle de la seconde là où l’identification ne doit, quant à elle, être effectuée qu’à l’échelle de la minute. La détection radiologique est, par surcroît, une détection essentiellement « tous azimuts », qu’il pourrait être délétère d’asservir à quelque a priori radioisotopique que ce soit. L’approche conventionnelle consiste, dès lors, à (i) appliquer au comptage nucléaire, actualisé à intervalle de temps régulier, un filtrage visant principalement à en réduire les fluctuations de haute fréquence, lequel filtrage (ii) rend possible la détection d’un changement d’activité radiologique au moyen d’un test statistique aussi fiable que sensible. Dans le cas où l’espérance de l’intensité de comptage sous-tendant la mesure est constante, l’estimateur du maximum de vraisemblance de cette intensité est simplement donné par la moyenne arithmétique des comptages intégrés sur une plage temporelle donnée. Le filtre de comptage le plus largement employé, dit filtre à moyenne glissante ( moving average filter en anglais), met directement à profit cet estimateur pour délivrer, à chaque instant d’actualisation de la mesure, une estimée lissée du comptage courant. Un tel filtre offre une précision d’autant plus satisfaisante que sa profondeur temporelle est importante, tandis qu’il ne pourra restituer un changement abrupt d’activité radiologique qu’à la condition de posséder une extension temporelle du même ordre de grandeur que celle dudit changement de régime. Ceci conduit, en pratique, à distinguer deux modes de mise en œuvre du filtrage à moyenne glissante : un premier, dans lequel la profondeur temporelle du lissage est fixée de façon à satisfaire exclusivement une contrainte portant sur le temps de réponse du système à une variation abrupte de l’intensité de comptage, un second, dans lequel la profondeur temporelle du lissage évolue de façon à satisfaire exclusivement une contrainte portant sur la précision de l’estimée courante. Les méthodes fondées sur l’optimisation de filtres linéaires ou à réponse impulsionnel finie rencontrent, en présence de changements d’activité suffisamment abrupts pour être assimilés à des échelons d’intensité de compte, les limites de leur capacité à garantir un compromis acceptable entre le temps de réponse et précision de l’estimée. Ces limites ont conduit à la mise en œuvre d’approches de filtrage non-linéaire du signal, spécialement destinées à restituer, avec le meilleur compromis possible entre le temps de réponse et la précision, un échelon ou une rampe abrupte de l’intensité de comptage. Il reste que les signaux produits en sortie de tels filtres non-linéaires, ne se révélant plus décrits mathématiquement par des lois statistiques aussi bien maîtrisées ni aussi répétables, se prêtent moins aisément (i) à de nouvelles opérations de filtrage s’appuyant sur la statistique poissonienne, ainsi que (ii) aux procédures de détection classiques d’un changement de régime dans l’activité radiologique. Afin de répondre à la problématique (i), c’est-à-dire de concevoir un filtrage de second niveau du signal de comptage préfiltré qui présente toujours des fluctuations de haute fréquence, certains auteurs se sont tournés vers des outils empruntés à l’analyse économique et financière et adaptés au suivi, voire à l’anticipation, de tendances sous-jacentes à des flux fortement bruités et actualisés en continu. Le plus notable de tels outils est le lisseur ou filtre double exponentiel de Brown, dont la formulation repose sur une combinaison linéaire de résultats de filtrages exponentiels double et simple. R. Coulon, J. Dumazert, V. Kondrasovs, E. Rohée, S. Normand, “Estimation of nuclear counting by a nonlinear filter based on a hypothesis test and a double exponential smoothing”, IEEE Transactions on Nuclear Science , Vol. 63, Iss. 5, pp. 1-6, 2016 démontre l’efficacité d’un tel filtrage de second niveau à des signaux de comptage nucléaire préalablement filtrés au moyen du lisseur non linéaire à test de significativité centré (CST pour Centered Significance Test en anglais). Cet article ne propose néanmoins aucune procédure de détection d’un changement de l’activité radiologique. L’invention a pour objectif de proposer une technique de détection de changements de régime d’activité radiologique qui soit à la fois sensible à des changements d’activité radiologique ténus (avec par exemple un rapport signal sur bruit de l’ordre de quatre) et rapides (avec par exemple un déplacement du porteur à une vitesse voisine de 4 km.h -1 devant un moniteur-portique de détection), et robuste vis-à-vis à des fluctuations de haute fréquence du signal de comptage. A cet effet, l’invention propose un procédé de traitement d’un signal de détection délivré par un détecteur de rayonnements ionisants, comprenant : le calcul d’indicateurs de variation de référence lors d’une phase de qualification au cours de laquelle le détecteur est exposé à un seul bruit de fond radiologique ; le calcul d’un indicateur de variation courant lors d’une phase d’utilisation au cours de laquelle le détecteur est susceptible d’être exposé à un changement d’activité radiologique ; la comparaison de l’indicateur de variation courant à un seuil fixé en fonction d’une statistique d’une distribution des indicateurs de variation de référence ; et le déclenchement d’une alarme lorsque l’indicateur de variation courant est supérieur au seuil. Le calcul de chacun des indicateurs de variation de référence et de l’indicateur de variation courant comprend : un lissage, au moyen d’un filtre moyenneur sur un historique de comptage, d’un signal de comptage d’impulsions contenues dans des échantillons successifs du signal de détection ; le calcul d’une différence entre un premier signal résultant d’un lissage exponentielle simple du signal de comptage lissé et un deuxième signal résultant d’un lissage exponentiel double du signal de comptage lissé. Certains aspects préférés mais non limitatifs de ce procédé sont les suivants : ladite statistique est un écart-type d’une interpolée gaussienne de la distribution des indicateurs de variation de référence ; chacun du lissage exponentiel simple et du lissage exponentiel double exploite un paramètre de lisseur qui est fixé en fonction de la profondeur de l’historique de comptage du filtre moyenneur ; le filtre moyenneur est à profondeur d’historique fixe, il s’agit par exemple d’un filtre à moyenne glissante, d’un filtre à moyenne glissante pondérée ou d’un filtre à moyenne glissante exponentielle ; le filtre moyenneur est à profondeur d’historique adaptative, il s’agit par exemple d’un filtre à test de significativité centré. D'autres aspects, buts, avantages et caractéristiques de l’invention apparaîtront mieux à la lecture de la description détaillée suivante de formes de réalisation préférées de celle-ci, donnée à titre d'exemple non limitatif, et faite en référence aux dessins annexés sur lesquels : - la FIG. 1 illustre schématiquement une chaine de mesure en ligne d'un signal de rayonnements ionisants selon l'invention ; - la FIG. 2 est un schéma illustrant différentes étapes d’un procédé conforme à l’invention. EXPOSÉ DÉTAILLÉ DE MODES DE RÉALISATION PARTICULIERS L’invention propose un procédé permettant de détecter des changements d’activité radiologique dans l’environnement d’un capteur de rayonnements ionisants constitué par exemple d’un ou plusieurs scintillateurs plastiques. Le procédé peut être mis en œuvre par un processeur d’un système de traitement de données, par exemple associé à un moniteur-portique de détection de rayonnements. La figure 1 représente un dispositif de détection de rayonnements qui comprend un détecteur 1 susceptible d’être exposé à un signal 2 de rayonnement radioactif produit par une source radioactive 3. Le détecteur 1 est couplé à un système de traitement de données 4 auquel il fournit un signal de détection . Le système de traitement de données 4 comprend : un premier module 5 en charge de l’acquisition et du conditionnement du signal de détection délivré par le détecteur 1, un deuxième module 6 en charge de la détection et du comptage d’impulsions contenues dans des échantillons successifs du signal de détection , de manière à fournir un signal de comptage , et un troisième module7 en charge de traiter le signal de comptage afin de délivrer un état d’alarme . Le premier module 5 peut comprendre un montage préamplificateur/adaptateur d’impédances relié au détecteur 1 et un composant de conversion analogique-numérique fournissant un signal de détection numérisé au deuxième module 6. Le deuxième module 6 est configuré pour détecter et compter les impulsions contenues dans des échantillons successifs du signal de détection , de manière à fournir le signal de comptage . Notamment, le deuxième module peut estimer un taux de comptage au moyen d’un trigger de Schmitt à deux niveaux sur la dérivée première du signal de détection . Un premier niveau est un seuil « haut » de déclenchement. Lorsque l’amplitude du signal de détection atteint ce seuil, une porte s’ouvre et reste ouverte jusqu’à ce que cette amplitude passe un deuxième niveau (seuil « bas »). La taille de la porte logique représente le temps mort : toute variation d'amplitude dépassant le premier et le deuxième seuils et se produisant dans cette fenêtre est ignorée. Cette architecture garantit une certaine robustesse vis-à-vis du bruit et assure de ne pas compter plusieurs fois la même impulsion. Il est à noter que, plus les valeurs des seuils sont proches et plus le temps mort est faible, ce qui étend la dynamique de l’intensité de comptage supportée par la chaîne d’acquisition. Toutefois, si les seuils sont trop proches, le risque de déclenchements multiples au cours de la même impulsion devient important, notamment en présence de fluctuations importantes de l’amplitude du signal numérisé. Des compteurs sont paramétrés pour s’incrémenter à chaque front montant de la porte et sont remis à zéro par exemple toutes les secondes. La sortie du deuxième module 6 est ainsi un taux de comptage qui peut être mis à jour toutes les 100 ms sur une fenêtre glissante d’une seconde. Le troisième module 7 est configuré pour traiter le signal de comptage délivré par le second module afin de détecter un changement de régime d’activité radiologique dans l’environnement du détecteur 1. Comme représenté sur la figure 2, le troisième module 7 comprend un premier bloc F1 de lissage du signal de comptage au moyen d’un filtre moyenneur sur un historique de comptage. Ce lissage, également dénommé filtrage de premier niveau dans ce qui suit, vise à fournir une estimée courante du comptage aussi précise que possible eu égard aux fluctuations statistiques, et aussi juste que possible en présence de changements significatifs de l’intensité de comptage sous-jacente à la mesure. Il utilise, à telle fin, des comptages antérieurs mémorisé dans un historique de profondeur . Cet historique peut avoir une profondeur fixe, le filtre moyenneur pouvant être un filtre à moyenne glissante, un filtre à moyenne glissante pondérée ou un filtre à moyenne glissante exponentielle. Alternativement, cet historique peut avoir une profondeur adaptative, le filtre moyenneur pouvant être un filtre à test de significativité centré. Une description plus détaillée de réalisations possible de ce lissage F1 est donnée supra . Le troisième module 7 comprend un deuxième bloc IC de calcul d’un indicateur de variation courant du signal de comptage lissé . Cet indicateur est fondé sur la convergence-divergence des moyennes mobiles, elle-même tributaire de deux filtrages exponentiels successifs. Plus précisément, cet indicateur est calculé en réalisant la différence entre un premier signal résultant d’un lissage exponentielle simple du signal de comptage lissé et un deuxième signal résultant d’un lissage exponentiel double du signal de comptage lissé : Avec Et Une description plus détaillée de ce calcul IC est donnée supra . Il y est notamment indiqué que chacun du lissage exponentiel simple et du lissage exponentiel double exploite un paramètre de lisseur qui peut être fixé en fonction de la profondeur de l’historique de comptage du filtre moyenneur de premier niveau. Le troisième module 7 comprend un troisième bloc TST configuré pour comparer l’indicateur de variation courant à un seuil fixé en fonction d’une statistique d’une distribution d’indicateurs de variation de référence et pour déclencher une alarme lorsque l’indicateur de variation courant est supérieur au seuil. Ce troisième module réalise plus particulièrement un test d’hypothèse reposant sur la comparaison de l’indicateur de variation courant et d’une statistique du même indicateur préalablement évaluée en présence du seul fond radiologique dans la zone. En particulier, cette statistique peut être un écart-type d’une interpolée gaussienne de la distribution des indicateurs de variation de référence. Une description plus détaillée des opérations réalisées par le troisième bloc IC est également donnée supra . Le procédé selon l’invention de traitement du signal de détection délivré par le détecteur comprend plus particulièrement le calcul d’indicateurs de variation de référence lors d’une phase de qualification au cours de laquelle le détecteur est exposé à un seul bruit de fond radiologique et le calcul d’un indicateur de variation courant lors d’une phase d’utilisation au cours de laquelle le détecteur est susceptible d’être exposé à un changement d’activité radiologique. Comme indiqué précédemment, ce procédé comprend par ailleurs la réalisation par le bloc TST de la comparaison de l’indicateur de variation courant avec le seuil fixé en fonction d’une statistique d’une distribution des indicateurs de variation de référence et du déclenchement d’une alarme lorsque l’indicateur de variation courant est supérieur au seuil. Le calcul de chacun des indicateurs de variation de référence et de l’indicateur de variation courant est réalisé par les blocs F1 et IC et comprend ainsi : un lissage, par le bloc F1 au moyen d’un filtre moyenneur sur un historique de comptage, du signal de comptage d’impulsions contenues dans des échantillons successifs du signal de détection ; et le calcul, par le bloc IC, d’une différence entre un premier signal résultant d’un lissage exponentielle simple du signal de comptage lissé et un deuxième signal résultant d’un lissage exponentiel double du signal de comptage lissé . La phase de qualification comprend par ailleurs une étape de détermination de la statistique de la distribution des indicateurs de variation de référence. Cette détermination peut comprendre le calcul d’une interpolée gaussienne de la distribution des indicateurs de variation de référence et la détermination d’un écart-type de cette interpolée. La description supra donne des détails supplémentaires concernant une implémentation possible de cette phase de qualification. Dans une réalisation possible, le troisième module 7 peut comprendre un quatrième bloc F2 configuré pour mettre en œuvre un filtrage, dit de « second niveau », du signal de comptage lissé fondé sur les deux filtrages exponentiels utilisés dans le calcul de l’indicateur de variation courant susmentionné. Ce filtrage de second niveau fournit un signal filtré qui s’exprime par exemple selon : où le facteur prend typiquement ses valeurs entre 1 et 3. Modèle statistique du comptage nucléaire Un modèle mathématique sommaire du signal du comptage nucléaire tel que celui-ci est collecté en sortie du deuxième module est présenté ci-après. La source physique majoritaire de ce signal correspond à la désintégration de noyaux instables conduisant à l’émission de rayonnements gamma. Un noyau père instable est susceptible, en fonction de son numéro atomique et de son nombre de masse , de se désintégrer selon un nombre donné de modes (ou processus) de décroissance. On peut citer, à titre d’illustration, la désintégration bêta moins décrite par l’équation générale : où est la constante de temps associée au noyau père pour le mode de désintégration considéré, désigne le noyau fils lorsqu’il est produit à l’état fondamental et ce même noyau lorsqu’il est produit dans un état excité. Dans ce dernier scénario, le noyau gagne son état fondamental par émission gamma (ou conversion interne, ou création de paire interne) : En fonction de la nature physique du détecteur de rayonnements, ainsi que du traitement du signal nucléaire et du traitement de l’information nucléaire mis en œuvre au sein de la chaîne d’instrumentation, ce sont donc des particules chargées ou bien des rayonnements neutres (dans une application aux moniteurs-portiques de détection de rayonnement, les rayonnements gamma accompagnant la désexcitation des noyaux fils) qui sont, respectivement directement et indirectement, détectés et comptés. Afin de modéliser les distributions temporelles associées à la détection et au comptage des événements nucléaires, la variable aléatoire est introduite qui représente la durée d’attente de la désintégration d’un noyau instable . La désintégration radioactive de noyaux instables est un phénomène homogène dans le temps, rare et sans mémoire. On suppose que la désintégration elle-même est instantanée. La variable suit, par conséquent, une loi exponentielle de paramètre , la constante de temps de désintégration du radio-isotope. La densité de probabilité de la durée d’attente, notée , avant l’occurrence de la désintégration du noyau est ainsi donnée par A partir d’un instant initial , on peut observer à tout instant l’occurrence d’une telle désintégration au sein d’une population de noyaux instables. Le nombre de désintégrations dans une durée d’observation est notée . La probabilité d’observer la désintégration d’un noyau père sur , notée s’exprime sous la forme : Au sein de la population de noyaux instables, les désintégrations sont mutuellement indépendantes, si bien que la probabilité d’observer une valeur prise par est décrite par une loi binomiale : Pour , et , conditions presque toujours remplies dans les applications de détection radiologique, converge en loi vers une variable aléatoire de Poisson . Sous la condition supplémentaire que , également vérifiée en règle générale, on a : et donc le paramètre de la loi de Poisson . En définitive, et sous réserve des hypothèses supra , Par voie de conséquence, l’espérance et la variance du nombre de désintégrations intervenant pendant la durée l’observation sont égales à . Le nombre de coups enregistrés pendant la même période d’observation et associés à l’une des particules émises lors de la désintégration du noyau peut enfin être décrit en pondérant le paramètre de l’équation (7) par : le rapport d’embranchement de la particule à l’origine du déclenchement ; l’efficacité extrinsèque de la chaîne de détection (détecteur et deux premiers modules) vis-vis de la particule émise. Le taux de comptage espéré , devient ainsi le facteur de la loi de Poisson qui gouverne le nombre de coups enregistrés sur l’intervalle : avec l’intensité de comptage. Ce modèle mathématique du comptage nucléaire est exploité dans une première brique algorithmique du procédé à savoir le filtrage de premier niveau (bloc F1) du comptage instantané . Filtrage de premier niveau du comptage nucléaire (bloc F1) A chaque instant d’acquisition du signal en sortie de l’électronique de tête, défini tel que , l’estimée brute de l’intensité de comptage, notée , est donnée par : où , désignant le nombre d’impulsions traitées par les deux premiers modules, est supposée prendre ses valeurs dans la distribution décrite par l’équation (8). L’enjeu premier du traitement numérique appliqué au comptage nucléaire instantané est de retourner une estimée lissée en continu du taux de comptage qui soit à la fois : la plus précise possible, c’est-à-dire présentant la variance la plus faible possible pour une intensité de comptage instantanée donnée ; et la plus juste possible, c’est-à-dire présentant le plus faible écart avec l’intensité de comptage instantanée. Or un compromis acceptable entre précision et justesse peut se révéler difficile à trouver en présence de variations abruptes de l’intensité de comptage sous-jacente à la mesure, notamment dans les applications de suivi de l’activité radiologique par RPM. C’est pourquoi l’invention préconise d’exploiter un filtre moyenneur sur un historique de comptage dont différents exemples de réalisation sont mentionnées ci-après. F iltre à moyenne glissante sur comptages La mission assignée à un algorithme de lissage est d’améliorer l’estimation du taux de comptage, dont la version brute est représentée par l’équation (10) ci-avant. Le filtre de premier niveau à la fois le plus simple et le plus couramment mis en application est la moyenne glissante ou mobile ( moving average en anglais), notée , sur une profondeur d’historique notée . La précision de l’estimée du taux de comptage peut, en effet, être accrue par l’utilisation des valeurs de comptages acquises précédemment à l’instant courant : , … sous l’hypothèse que l’intensité de comptage , sous-jacente à la mesure, soit constante, l’estimateur du maximum de vraisemblance n’étant autre, dans ce cas, que la moyenne des données enregistrées et conservées en mémoire dans l’historique : où représente donc la profondeur temporelle du filtre. La variance associée à l’estimée est alors donnée par l’égalité Où désigne la covariance. Et est, de fait, inversement proportionnelle à la taille de l’historique . Filtre à moyenne glissante pondérée et filtre à moyenne glissante exponentielle sur comptages L’intensité de comptage est susceptible de varier au cours du temps. Or une estimée de l’instant d’acquisition qui correspond effectivement à l’estimée lissée du taux de comptage , est donnée par les valeurs de comptage utilisées dans l’équation (11) étant identiquement pondérées. Il apparaît ainsi, dans le cadre d’un filtrage à moyenne glissante, que la minimisation de variance via l’augmentation de la taille de la fenêtre de lissage , conduit directement à un accroissement de l’écart entre et , écart qui, dès lors que l’intensité n’est pas constante, se traduit par une dégradation du temps de réponse juste du détecteur. Afin de limiter l’influence d’un tel biais, l’approche conventionnelle consiste à mettre en œuvre un filtrage à variance fixe ou un filtrage à réponse impulsionnelle finie (RIF) dans lequel les comptages sont d’autant moins fortement pondérés dans le calcul de qu’ils sont plus anciens. Parmi ces derniers, il est possible d’utiliser : la moyenne glissante pondérée ( weighted moving average en anglais), notée , sur une profondeur d’historique . A titre d’illustration, il est possible de retenir la moyenne glissante pondérée au sens de l’analyse technique des données financières, dont les poids décroissent arithmétiquement en fonction de l’indice d’ancienneté de l’échantillon utilisé La variance associée à l’estimée est alors calculée de la même manière que dans l’équation (12) : la moyenne glissante exponentielle ( exponential moving average en anglais), notée , sur une profondeur d’historique . Il s’agit théoriquement d’un filtre à réponse impulsionnelle infinie du premier ordre faisant intervenir des poids d’amplitudes exponentiellement décroissantes en fonction de l’indice d’ancienneté de l’échantillon utilisé, et dont une approximation à un nombre fini de termes est décrite comme suit : où la constante de lissage gouverne le taux de décroissance indiciel des poids appliqués aux comptages et se trouve fixée de telle sorte que échantillons pèsent dans la moyenne calculée La variance associée à cette dernière estimée est suivant les mêmes principes que dans les équations (12) et (15) Les moyennes mobiles pondérées et exponentielles comptent parmi les plus répandus des filtres de premier niveau mis en œuvre dans les chaînes de détection radiologique, mais peuvent se voir mis en défaut en présence d’une variation abrupte de l’intensité de comptage , assimilable à un échelon. Filtre CST avec un historique de taille Une approche différente consiste à actualiser, après chaque nouvelle acquisition d’une valeur de comptage , la profondeur notée de l’historique mis en œuvre dans le calcul d’une moyenne mobile du type de celle décrite par l’équation (11) ci-avant (la taille du registre mémoire des comptages étant notée comme dans les paragraphes précédents). L’actualisation récursive de , qui conduit à la construction d’un filtrage non-linéaire, se fonde sur le résultat d’un test d’hypothèse visant à détecter tout changement de l’intensité de comptage sous-jacente à la mesure. L’hypothèse nulle et l’hypothèse alternative dudit peuvent être définies comme suit : Une première définition d’un filtrage de cette nature a été introduite sous la forme d’un test séquentiel de rapport de probabilité (SPRT, pour sequential probability ratio test en anglais). Les performances de cette méthode ont été évaluées sous l’hypothèse que la valeur de est connue a priori . L’approche a ensuite été généralisée au cas dans lequel l’intensité est une inconnue, via la formulation d’un test du rapport de vraisemblance généralisé (GLRT, pour generalized likelihood ratio test en anglais). Une approche algorithmique, inspirée des deux références précitées, propose un filtre non linéaire, reposant sur un test d’hypothèse, dit test de significativité centré (CST pour centered significance test en anglais). Le filtrage numérique mentionné repose ainsi sur l’actualisation de la fenêtre d’intégration d’un filtre à moyenne glissante, à chaque instant de rafraîchissement de la mesure, sur la base du résultat d’un test d’hypothèse. Le test quantifie, plus spécifiquement, sur un balayage de sous-fenêtres d’intégration de tailles , l’écart d’un résidu représentant la stabilité de l’estimation, aux conditions d’acceptation d’une hypothèse de loi centrée (représentative d’une activité moyenne constante). A l’instant d’acquisition , l’estimée du taux de comptage courant par la moyenne glissante est donnée par : Un vecteur des estimées est alors formé, dont les composantes sont calculées comme suit : Le vecteur des résidus entre ces estimées et l’estimée de référence de l’équation (20) est ensuite construit, dont les composantes s’explicitent sous la forme : Les composantes de seront alors centrées sur sous l’hypothèse et sur une valeur strictement positive sous l’hypothèse telles que définies par l’équation (19). La significativité des valeurs de doit, par surcroît, être appréciée au regard des variances qui sont respectivement associées à celles-ci : Le seuil de détection d’un changement d’intensité de comptage sur l’estimateur de taille à l’instant est, de fait, explicité sous la forme : où est le facteur d’élargissement associé à un risque de détection à tort ( ). La fonction d’étalonnage peut être construite empiriquement. Sous la vérification de certaines hypothèses (statistique de comptage suffisante : , empilement négligeable…), une approximation normale de la loi de Poisson permet d’identifier à un quantile de la loi normale centrée . Dans une implémentation présentée ci-dessous, . Le nombre d’écarts significatifs à une loi centrée détectés dans le vecteur est ainsi donné par : L’actualisation de la fenêtre de filtrage, qui est au fondement de la méthode de lissage non linéaire, est alors décrite par l’algorithme suivant : Algorithme 1 : Si , alors l’hypothèse est acceptée. L’intensité de comptage étant tenue pour constante, la taille de l’historique est incrémentée au bénéfice de la précision ( diminue) et sans préjudice pour la justesse de l’estimation : ; Si , alors l’hypothèse est acceptée. Il est alors considéré que l’intensité de comptage a varié sur l’ensemble de l’historique, si bien que la taille de l’historique doit être réduite de façon à améliorer la justesse de l’estimation ( augmente) : . Au moyen du filtre CST, on dispose ainsi d’un couple formé, à chaque instant d’acquisition , par l’estimée du taux de comptage et la variance associée à cette dernière : où la valeur de , bornée à gauche par et bornée à droite par la profondeur maximale de l’historique, est à chaque itération actualisée suivant l’algorithme 1. Indicateur de variation et test de déclenchement (blocs IC et TST) A l’issue de l’un des lissages présentés ci-dessus, on dispose, à chaque instant de rafraîchissement de la mesure, d’un comptage préfiltré courant . La fonction de déclenchement du procédé selon l’invention, signalant un changement de l’activité radiologique, utilise un indicateur tendanciel noté , par analogie avec l’indicateur de convergence et divergence des moyennes mobiles ( Moving Average Convergence Divergence en anglais). Ce dernier, issu de l’analyse technique des marchés financiers, a précisément pour vocation de mettre en évidence la tendance d’évolution d’un cours soumis à des fluctuations statistiques de haute fréquence. La première étape de ce nouveau traitement met en œuvre deux filtrages exponentiels. Indicateur de variation MACD (bloc IC) Le lissage exponentiel, outil empirique de lissage et, partant, de prédictions de données chronologiquement ordonnées et entachées de fluctuations, joue le rôle d’un filtre passe-bas éliminant les fréquences hautes dû signal en entrée. Le premier lissage exponentiel mis en œuvre dans le procédé est un lissage exponentiel simple appliqué au signal de comptage lissé . Il est décrit par : où le paramètre du lisseur représente le poids relatif du présent. Ce poids décroît logiquement avec la valeur de (ou de dans le cas où le filtre de premier niveau est le filtre CST), et son amplitude dépend d’un paramètre d’intensité ajustable : Dans une implémentation présentée ci-dessous, . Le second lissage exponentiel mis en œuvre dans le procédé est un lissage exponentiel double appliqué au signal de comptage lissé . Il est décrit par : où a la même valeur que celle donné par l’équation (29) et utilisée dans l’équation (28). On note que chacun du lissage exponentiel simple et du lissage exponentiel double exploite pour paramètre de lisseur un paramètre qui est fixé en fonction de la profondeur, ou selon le type de filtre, de l’historique de comptage du filtre moyenneur. L’indicateur de changement de tendance MACD est calculé au moyen des deux estimées calculées ci-avant : C’est la distribution temporelle de cet indicateur sert à construire la fonction de déclenchement d’un changement d’activité radiologique décrit dans le paragraphe suivant. Test de déclenchement (bloc TST) D’après le paragraphe précédent, il existe ainsi une distribution des valeurs du MACD par filtre de premier niveau sélectionné. Afin de construire le test de détection d’un changement d’activité radiologique, il est procédé lors que la phase de la qualification au filtrage les comptages acquis en présence du seul fond radiologique, avant d’évaluer l’indicateur tendanciel MACD sur la base des comptages préfiltrés ainsi obtenus. La série des observations du MACD, qui joue le rôle d’une variable numérique continue, est ensuite ajustée par une distribution gaussienne, par exemple au moyen de la méthode de la droite de Henry. Sous réserve que le coefficient de détermination (ou, de manière équivalente, le chi deux réduit) de l’ajustement soit suffisamment proche de l’unité, l’écart-type de la distribution gaussienne sert à paramétrer le test d’hypothèse qui gouverne le déclenchement d’une alarme radiologique suivant l’algorithme 2 ci-après. La notation désigne l’indicateur tendanciel courant du signal de comptage, et représente l’état d’alarme délivrée par le bloc TST qui peut par exemple prendre les valeurs (intensité de comptage identique à celle du bruit de fond) et (hausse de l’intensité de comptage, pouvant signaler la présence d’un radio-émetteur à détecter). Algorithme 2 : Si , alors un accroissement significatif du régime d’activité radiologique est détecté et ; Sinon, aucun accroissement significatif du régime d’activité radiologique n’est détecté et . Le facteur d’élargissement est fixé de telle sorte que, pour la distribution ajustant le MACD du fond radiologique, lui-même dépendant du filtre de premier niveau sélectionné, le taux de fausse alarme noté (pour false alarm rate en anglais) soit nul sur une durée de vingt-quatre heures, soit dans l’implémentation présentée ci-dessous. Filtrage de second niveau du comptage nucléaire (bloc F2) Les deux lissages exponentiels successifs du comptage préfiltré courant peuvent également servir, comme divulgué dans l’article précité, à élaborer un filtrage de second niveau du signal de comptage, dit filtrage double exponentiel et abrégé DEMA (pour double exponential moving average en anglais), suivant l’équation : où et sont définis par les équations (28) à (31), et où le facteur prend typiquement ses valeurs entre et ( dans la mise en œuvre présentée ci-dessous). La variance associée à l’estimée finale du comptage courant est évaluée en plusieurs temps. Nous obtenons, en premier lieu et à partir des équations (28) et (30), les variances La variance associée à l’estimation du MACD est alors calculée suivant d’où on peut déduire : le détail des calculs ci-avant dépendant à la fois du mode de génération des estimées courantes et du filtre de premier niveau mis en œuvre en amont du lissage double exponentiel. Etude du temps d’exécution d’une réalisation du troisième module Afin d’étudier le temps d’exécution d’un programme informatique implémentant les fonctionnalités du troisième module, un jeu de données produit de la manière suivante a été injecté en entrée de celui-ci : l’intensité de comptage associée au bruit de fond radiologique enregistré par le détecteur est notée et supposé constante sur un nombre d’échantillons ; un échelon d’intensité de comptage, intervenant à et d’amplitude , a été superposé à l’intensité . L’intensité de comptage, sous-jacente à la mesure simulée, est ainsi donnée par pour et pour . Nous avons fixé et . Le rapport signal sur bruit, noté , est donné par : ce qui, pour un temps d’actualisation de la mesure , donne ; un tirage aléatoire a été effectué dans la loi de Poisson de paramètre afin de générer une trame de comptages simulés en entrée du programme. Le temps d’exécution associé au traitement du i ème comptage est noté et exprimé en µs. L’exécution du programme lorsque le filtre à test de significativité centré joue le rôle de filtre de premier niveau donne potentiellement accès à l’information la plus riche, puisque la taille de l’historique utilisé y est actualisée à chaque nouvelle valeur de comptage. Il a été constaté que le temps d’exécution suit une évolution analogue à l’évolution, attendue par construction, de la profondeur de l’historique utilisé par le filtre à test de significativité centré. Afin de vérifier l’existence d’une évolution systématique du temps d’exécution en fonction de la taille de l’historique utilisé par le filtre de premier niveau, la taille de la mémoire utilisable par l’algorithme de filtrage a été augmentée jusqu’à . Une telle évolution systématique a été confirmée, ajustable avec un coefficient de détermination par une fonction quadratique de : Deux conclusions peuvent être tirées de cette étude. Le temps d’exécution du programme, d’abord, est presque exclusivement gouverné par la profondeur de l’historique de comptage utilisé par le filtre de premier niveau, et ce quel que soit la nature de nature de ce dernier (les opérations arithmétiques mises en œuvre par les différents filtres étant identiques). L’interpolation quadratique de permet, ensuite, de fixer la taille de mémoire , utilisable par chacun des filtres de premier niveau présenté dans le paragraphe suivant, en sorte que le temps d’exécution du programme demeure négligeable devant le pas temporel d’actualisation de la mesure , soit : . En pratique, il est possible d’imposer la condition : , ce qui, étant donné la valeur de indiquée dans le paragraphe dédié à l’architecture du système de traitement de données, revient à imposer que : . L’interpolation supra montre qu’il suffit de borner à la taille de la mémoire utilisée par un filtre de premier niveau pour satisfaire à cette condition. Sur la base des observations précédentes, il a été décidé d’étudier les performances, relativement à la détection d’un changement abrupt de régime d’activité radiologique, du couplage des filtres de premier niveau suivants avec une convergence et divergence des moyennes mobiles : filtres linéaires à moyenne glissante sur comptages , avec ; filtres linéaires à moyenne glissante pondérée sur comptages , avec ; filtres linéaires à moyenne glissante exponentielle sur comptages avec et ; filtre non linéaire à test de significativité centré , avec une taille de mémoire . Banc d’essai dédié à l’étude expérimentale de la procédure de détection En vue d’évaluer les performances du procédé de détection des changements de régime d’activité radiologique objet de l’invention, un banc d’essai a été conçu qui simule, au premier ordre, le passage d’un piéton porteur d’une source radioactive devant un moniteur-portique de détection des rayonnements. Le moniteur-portique est constitué de scintillateurs plastiques représentant une capacité sensible de 40 l et de huit tubes photomultiplicateurs. Afin d’assurer le déplacement de sources radioactives avec une vitesse linéaire maîtrisée, un moteur de vitesse de rotation est utilisé dont le disque moteur possède un rayon , ainsi qu’un câble de longueur auquel lesdites sources peuvent être suspendues. La relation existant entre la vitesse linéaire du câble enroulé autour du disque moteur et la vitesse de rotation de celui-ci permet, en fixant , d’obtenir une vitesse de passage devant le moniteur-portique, à la fois stable et représentative de l’allure d’un piéton. Le montage permet de réaliser un nombre arbitraire de passages à intervalle régulier, fixé à pour des raisons pratiques. Afin d’induire des changements abrupts dans l’activité radiologique enregistrée au niveau du moniteur-portique, une source de Cs-137 est utilisée dont l’activité est donnée avec une incertitude élargie à trois écarts-types . La distance de plus grande approche de la face la moins distante du moniteur-portique par la source radioactive est donnée par . L’intensité de comptage nette maximale, imputable à la seule source radioactive et attendue lorsque celle-ci se situe à la distance du moniteur-portique, a été estimée par simulation Monte Carlo. La valeur obtenue au moyen d’un code de transport de particules est égale à . Etude par simulation Le comportement du système de détection a tout d’abord été étudié par simulation. A telle fin, le taux de comptage moyen attribuable au fond radiologique et enregistré par la chaîne de détection et d’enregistrement décrite ci-avant a été évaluée sur une durée représentative de la plage de temps sur laquelle un taux de fausse alarme négligeable doit être garanti, soit vingt-quatre heures. L’espérance du taux de comptage obtenue est égale à , à laquelle est attachée, sous l’hypothèse d’une loi normale limite de la loi de Poisson pour une intensité de comptage sur très supérieure à , une incertitude élargie . Une trame temporelle synthétique associée au comptage du fond radiologique actualisé avec un pas temporel est alors obtenue par échantillonnage de l’équation (8) avec . Les comptages ainsi générés numériquement sont, de fait, homogènes à un taux de comptage instantané exprimé en coups par seconde. Une telle configuration correspond à un rapport signal sur bruit suivant l’équation (37) ci-avant, soit très faible (de l’ordre de grandeur de l’unité). La seconde étape du schéma de simulation consiste à appliquer (i) aux comptages bruts de la trame temporelle associée au fond radiologique chacun des filtres de premier niveau listés ci-avant, puis (ii) aux comptages ainsi filtrés le calcul de l’estimateur de variation , et enfin (iii) à évaluer l’estimée filtrée de second niveau associée au comptage courant. La détection d’un changement de régime d’activité radiologique est fondée sur l’interpolée gaussienne de l’indicateur associé à chacune des trames de comptages filtrés , toujours en présence du seul fond radiologique simulé. Les écarts-types associés à l’ajustement des différentes distributions du MACD simulées, notés , sont reportés dans le tableau ci-dessous, ainsi que les valeurs du coefficient de détermination qui leur sont respectivement associées. Ce sont ces valeurs d’écart-type qui, conformément à l’algorithme 2 ci-dessus, sont utilisées pour paramétrer le test de détection d’un changement d’activité radiologique vis-à-vis du fond radiologique ainsi caractérisé. On retrouve également dans ce tableau les écart-types associées à l’ajustement de différentes distributions du MACD issues de la mesure présentée ci-après, notés , ainsi que les valeurs du coefficient de détermination qui leur sont respectivement associées. La dernière colonne de ce tableau contient les écarts relatifs associés . 2.1512 0.9996 2.2112 0.9998 + 2.79 % 2.0677 0.9996 2.1722 0.9999 + 5.05 % 1.8169 0.9988 1.9878 0.9999 + 9.41 % 1.6667 0.9992 1.7887 0.9996 + 7.32 % 1.6145 0.9980 1.6583 0.9993 + 2.71 % 1.2724 0.9989 1.2569 0.9962 - 1.22 % 2.8615 0.9999 2.9272 0.9998 + 2.30 % 2.7767 0.9998 2.9232 0.9997 + 5.28 % 2.4843 0.9989 2.6683 0.9993 + 7.41 % 2.2743 0.9992 2.4349 0.9995 + 7.06 % 2.1671 0.9994 2.2483 0.9996 + 3.75 % 1.5399 0.9956 1.7282 0.9988 + 12.23 % 5.1145 0.9996 5.1766 0.9998 + 1.21 % 4.7710 0.9998 4.9791 0.9998 + 4.36 % 4.1964 0.9997 4.4390 0.9997 + 5.78 % 3.7988 0.9991 4.0120 0.9996 + 5.61 % 3.4261 0.9996 3.6886 0.9996 + 7.66 % 2.5163 0.9982 2.7958 0.9989 + 11.11 % 1.2025 0.9874 1.3200 0.9689 + 9.77 % La dernière étape de l’étude par simulation consiste à ajouter à l’espérance du comptage induit par le fond radiologique l’espérance du comptage généré par les approches périodiques de la source radioactive dont l’interaction avec le détecteur a été simulée au moyen du code de transport de particules. En présence du radio-émetteur mobile, la valeur du taux de comptage instantané espérée au pas de rafraîchissement de la mesure est une fonction de la position du porteur , elle-même dépendante du temps, fonction décrite dans l’équation (40) ci-dessous sous les hypothèses simplificatrices (i) que la source et le capteur peuvent être réduits à leurs centres de masse respectifs et (ii) que le rayon du disque , la distance disque-RPM : Une trame temporelle synthétique de comptages associée aux passages successifs du radio-émetteur est obtenue par échantillonnage de l’équation (8) avec une intensité de comptage décrite par l’équation (40). De même que précédemment, les comptages bruts font l’objet d’un filtrage de premier niveau , puis l’estimateur de variation est appliqué aux comptages filtrés et une estimée filtrée de second niveau associée au comptage courant. Un facteur de mérite est le taux de détection vraie, noté TDR (pour true detection rate en anglais), du passage du radio-émetteur devant le moniteur-portique. En notant le nombre de détections sur passages du radio-émetteur à détecter, le TDR introduit, ainsi que l’écart-type de répétabilité associés , est calculé suivant : Il est constaté, en premier lieu, une croissance du TDR auquel le filtre donne accès jusqu’à un maximum de , atteint pour une profondeur utile , suivie d’une décroissance jusqu’à pour la taille de mémoire . Le même phénomène apparaît pour les filtres et , avec une croissance des TDR jusqu’à des maxima de , atteints pour les profondeurs utiles respectives et, suivies d’une décroissance plus lente que précédemment, jusqu’à et respectivement pour . Trois conclusions partielles peuvent être tirées. D’abord, le fait qu’un TDR de soit atteignable en couplant le calcul du MACD avec les filtres de premier niveau et , pour un aussi faible que quatre, corrobore la puissance de détection offerte par l’invention. Ensuite, la supériorité du filtre sur le filtre , et celle de ce dernier sur le filtre , pour ce qui concerne le compromis entre la sensibilité à un changement de radioactivité et la spécificité de la procédure vis-à-vis des fluctuations du fond radiologique, semble confirmée. Enfin, le fait que, pour une même trame temporelle, la détection se trouve maximale pour différentes profondeurs de filtrage en fonction de la nature du lissage mis en œuvre, illustre la difficulté liée au réglage de la procédure sur le seul fondement du l’enregistrement du fond radiologique. C’est alors que le mérite comparé du filtre de premier niveau CST apparaît clairement : celui-ci, en effet, à partir de la seule taille de mémoire spécifiée et sans aucun réglage a priori de la profondeur de lissage optimale, donne accès au TDR maximal de . Cette étude numérique pointe ainsi en direction d’un succès des deux objectifs principaux assignés au mode de réalisation de l’invention combinant filtre CST et test sur le MACD, celle de donner accès un fort TDR, contre un FAR très faible et en présence de variations rapides et ténues de l’activité radiologique, sans requérir un réglage optimal a priori excessivement sensible vis-à-vis de la profondeur d’historique utilisable. Afin de corroborer ce résultat aussi bien que d’étudier les performances du précédé eu égard du second desdits objectifs, ces données de simulations vont à présent être confrontées aux résultats de l’étude portant sur leurs contreparties expérimentales. Trames temporelles filtrées et indicateur de variation en présence du seul bruit de fond radiologique L’évolution des comptages attribuables au fond radiologique a tout d’abord été enregistrée sur une plage temporelle de vingt-quatre heures, devant conduire à un nombre de fausses alarmes négligeable. Les comptages sont, pour les raisons indiquées ci-avant, homogènes à un taux de comptage instantané exprimé en coups par seconde. Sont ensuite appliqués aux comptages bruts de la trame temporelle expérimentale du fond radiologique chacun des filtres de premier niveau listés ci-avant, puis (ii) aux comptages ainsi filtrés le calcul de l’indicateur de variation . Enfin, (iii) l’estimée filtrée de second niveau associée au comptage courant est évaluée. Etude statistique du bruit de fond et paramétrage du test d’hypothèse sur la convergence et divergence des moyennes glissantes Le bruit de fond dans l’ambiance radiologique du laboratoire, représentative de celle d’une zone vulnérable à l’introduction d’un radio-émetteur, a fait l’étude d’une étude statistique. La densité de probabilité enregistrée, ainsi que l’interpolation de celle-ci par une loi normale et par une loi normale représentant la limite d’une loi de Poisson ont été déterminée. Il a été constaté que la distribution expérimentale produit des estimées de l’espérance ; de la variance ; de l’asymétrie normalisée ; du kurtosis normalisé . Il existe ainsi une déviation de l’ordre de 5 % vis-à-vis des paramètres de forme nuls de la loi normale, et un écart relatif de l’ordre que + 4 % entre et (dont l’égalité aurait été caractéristique d’une loi normale limite d’une distribution de Poisson). Pareils écarts peuvent, de toute évidence, être tenus pour négligeables quant à leurs conséquences sur la détection d’un changement abrupt d’activité radiologique. L’histogramme expérimental obtenu en réponse au passage périodique de la source de Cs-137 décrite ci-avant laisse apparaître, a contrario , un second mode de la distribution de comptage nucléaire, centré sur l’espérance . Il suit de ce résultat que l’espérance expérimentale du taux de comptage imputable au radio-émetteur , avec les notations du paragraphe précédent. La mesure se trouve ainsi en accord avec les simulations Monte-Carlo décrites ci-avant. Les écarts-types associés à l’ajustement gaussien des différentes distributions du MACD issues de la mesure, notés , sont reportés dans le tableau présenté ci-dessus, de même que les valeurs du coefficient de détermination qui sont associées respectivement auxdits ajustements. Les valeurs de obtenues, de l’ordre de 97 % après le filtre de premier niveau CST, et supérieures à 99,5 % pour l’ensemble des paramétrages des filtres MA et EMA, légitiment le formalisme gaussien sur lequel se fonde le test de détection. Le tableau susmentionné présente également, pour chacun des filtrages de premier niveau reportés, l’écart relatif entre l’écart-type de la distribution expérimentale et celui de la distribution simulée (prise pour référence parce que le formalisme de la procédure de détection est fondé sur lui), exprimé en % : est, en moyenne, égal à (5,77 ± 3,47) %. Il en est conclu, derechef, à la fiabilité du schéma de simulation décrit dans le paragraphe précédent. Ce sont, par conséquent, les valeurs d’écart-type qui sont utilisés, conformément à l’algorithme 2 précédemment présenté, pour paramétrer le test de détection d’un changement d’activité radiologique vis-à-vis du fond radiologique caractérisé. De même qu’au paragraphe dédié à l’étude par simulation, le taux de détection TDR des passages du radio-émetteur devant le RPM est utilisé pour quantifier les performances de la procédure. Il est relevé, en premier lieu et conformément aux observations de l’étude numérique, que les distributions associées aux filtres de premier niveau non-adaptatifs , et présentent chacune un maximum local, respectivement égaux à , et pour des profondeurs d’historique utiles , et respectivement. La décroissance présentée par ces distributions expérimentales en fonction de est toutefois beaucoup plus rapide que la décroissance accusée par les distributions idéales du paragraphe cité, en particulier après les filtres et . Cette observation indique que la mise en œuvre de la procédure de détection fondée sur l’estimateur du MACD est, en pratique, plus dépendante encore d’un préréglage spécifique pour chacun des filtres de premier non-adaptatifs qu’attendu par simulation, ce qui conforte le point mis en avant dans l’étude numérique. Il faut souligner, en dernier lieu, que les maxima atteignables en pratique, pour un rapport signal sur bruit aussi faible que quatre, s’avèrent nettement dégradés du fait des déviations expérimentales mentionnées, aucune des mises en œuvre de la procédure de détection ci-introduite, après l’un des filtres de premier non-adaptatifs considérés, ne conduisant même à un TDR de sous la contrainte opérationnelle d’une fausse alarme toutes les vingt-quatre heures. Par contraste, le TDR atteint lorsque la procédure de détection est adossée au filtre de premier niveau , dont nous rappelons que la mise en œuvre se fonde sur la seule taille de mémoire spécifiée et ne requiert aucun réglage a priori d’une profondeur de lissage optimale, s’élève à . De ce fait, deux conclusions suivent immédiatement. La procédure de détection se révèle d’abord significativement plus résiliente lors du passage de la modélisation poissonienne à l’expérience lorsqu’ils sont adossés à un filtre de premier niveau adaptatif, à l’instar du filtre : le TDR atteint, est en effet, près de deux virgule cinq fois plus élevé après ce dernier qu’après les filtre non adaptatifs et . La valeur de précitée est ensuite, en présence d’un dont nous rappelons qu’il ne se porte qu’à l’ordre de grandeur de l’unité, s’avère dans l’absolu assez élevé, ce qui corrobore la puissance de détection offerte par l’approche ci-décrite. L’étude expérimentale décrite dans ce paragraphe tend ainsi à consolider la perspective d’un compromis entre sensibilité (fort TDR) et sélectivité (FAR compatible avec une contrainte opérationnelle) maximisé par un couplage entre (i) un filtrage de premier niveau adaptatif du signal et (ii) un test de détection rapide et fiable fondé sur un indicateur de variation tiré de la convergence-divergence des moyennes mobiles. L’invention n’est pas limitée au procédé précédemment décrit mais s’étend également à un système de traitement de données comprenant un processeur configuré pour mettre en œuvre un tel procédé ainsi qu’à un produit programme d’ordinateur comprenant des instructions qui, lorsqu’elles sont exécutées par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre un tel procédé. Procédé de traitement d’un signal de détection ( ) délivré par un détecteur de rayonnements ionisants, comprenant : le calcul d’indicateurs de variation de référence lors d’une phase de qualification au cours de laquelle le détecteur est exposé à un seul bruit de fond radiologique ; le calcul d’un indicateur de variation courant ( ) lors d’une phase d’utilisation au cours de laquelle le détecteur est susceptible d’être exposé à un changement d’activité radiologique ; la comparaison (TST) de l’indicateur de variation courant ( ) à un seuil fixé en fonction d’une statistique ( ) d’une distribution des indicateurs de variation de référence ; et le déclenchement d’une alarme ( ) lorsque l’indicateur de variation courant est supérieur au seuil ; dans lequel le calcul de chacun des indicateurs de variation de référence et de l’indicateur de variation courant comprend : un lissage (F1), au moyen d’un filtre moyenneur sur un historique de comptage, d’un signal de comptage ( ) d’impulsions contenues dans des échantillons successifs du signal de détection ; le calcul (IC) d’une différence ( ) entre un premier signal résultant d’un lissage exponentielle simple du signal de comptage lissé ( ) et un deuxième signal résultant d’un lissage exponentiel double du signal de comptage lissé ( ). Procédé selon la revendication 1, dans lequel ladite statistique est un écart-type d’une interpolée gaussienne de la distribution des indicateurs de variation de référence. Procédé selon l’une des revendications 1 et 2, dans lequel chacun du lissage exponentiel simple et du lissage exponentiel double exploite un paramètre de lisseur qui est fixé en fonction de la profondeur de l’historique de comptage du filtre moyenneur. Procédé selon l’une des revendications 1 à 3, dans lequel le filtre moyenneur est à profondeur d’historique fixe. Procédé selon la revendication 4, dans lequel le filtre moyenneur est un filtre à moyenne glissante, un filtre à moyenne glissante pondérée ou un filtre à moyenne glissante exponentielle. Procédé selon l’une des revendications 1 à 3, dans lequel le filtre moyenneur est à profondeur d’historique adaptative. Procédé selon la revendication 6, dans lequel le filtre moyenneur un filtre à test de significativité centré. Système de traitement de données comprenant un processeur configuré pour mettre en œuvre le procédé selon l’une des revendications 1 à 7. Produit programme d’ordinateur comprenant des instructions qui, lorsqu’elles sont exécutées par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre le procédé selon l’une des revendications 1 à 7.