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Réalisé par : Mariem EL AFRIT Encadré par : M. Yann LE DU Supervisé par: Pr. Faouzi GHORBEL Déconvolution de signaux à une dimension pour l’Imagerie par Résonance Paramagnétique Electronique Ecole Nationale des sciences de l’Informatiques

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Page 1: Presentation pfe

Réalisé par : Mariem EL AFRITEncadré par : M. Yann LE DUSupervisé par: Pr. Faouzi GHORBEL

Déconvolution de signaux à une dimension pour l’Imagerie par Résonance Paramagnétique Electronique

Ecole Nationale des sciences de l’Informatiques

Page 2: Presentation pfe

• Introduction• Utilisation de la Résonance Paramagnétique

Electronique en Imagerie• Problématique• Solution proposée• Résultats• Conclusion

Le Plan

Page 3: Presentation pfe

• Introduction• Utilisation de la Résonance Paramagnétique

Electronique en Imagerie• Problématique• Solution proposée• Résultats• Conclusion

Le Plan

Page 4: Presentation pfe

Introduction

Exobiologie

Comprendre l’émergence de la

vie sur Terre

Connaître les possibilités de son

développement ailleurs

En détecter l’éventuelle

présence

Non invasive

Sensibilité

RPEPollution

Très peut de matière

Mars Scout Program (NASA)

Phoenix

•25 mai 2008

•rechercher des environnements favorables au développement d’une vie microbiologique martienne et de reconstituer l’histoire de l’eau.

MAVEN

•2013•Etudier

l’influence qu’ont pu avoir les vents solaires sur l’évolution de Mars.

Mars Simpl

e Retur

n

•2020-2025

•collecte d’échantillons martiens avec retour sur terre.

Centre Nationale des Etudes Spatiales

Conditions physicochimiques sous la surface des planètes.L’évolution des molécules organiques simples vers des macromolécules complexes.

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• Introduction• Utilisation de la Résonance Paramagnétique

Electronique en Imagerie• Problématique• Solution proposée• Résultats• Conclusion

Le Plan

Page 6: Presentation pfe

Utilisation de la RPE en ImageriePrincipe de la RPE

Méthode de spectroscopie sous champ magnétique.Détection des espèces magnétiques avec un électron non apparié sur la couche de valence.Effet Zeeman : Couplage entre le champ magnétique extérieur et le spin.

Niveaux d’énergie d’un spin S

Ms=-S

Ms=-S+1

Ms=S

Champ magnétiqueBext

2S+1 états

Ion magnétique avec un éléctron célibatair

Condition de résonance :

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Utilisation de la RPE en ImagerieImagerie par RPE

Projection sur une direction du gradient de la densité de radicaux libres.

Image 1D

Plusieurs projections dans plusieurs direction dans un même plan.

Image 2D

Déterminer l’image 2D sur plusieurs plans.

Image 3D

Backprojection

Outil pour connaître la distribution spatiale des radicaux libres au sein de l’échantillon

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• Introduction• Utilisation de la Résonance Paramagnétique

Electronique en Imagerie• Problématique• Solution proposée• Résultats• Conclusion

Le Plan

Page 9: Presentation pfe

ProblématiqueEffet d’un

champ magnétique

statique

Nombre de particules participant à l’absorption

La contribution a l’absorption des spins en x

Le signal observé

Page 10: Presentation pfe

Problématique Projection sur l’axe de gradient de la densité de spins convoluée avec la forme de raie

Méthodes classiques

• Participation humaine lourde et subjective.

• Des paramètres qui changent avec le cas étudié.

Ce que nous voulons

• Paramètres valables pour une catégorie particulière (une fonction déterminée pour chaque forme de raie et typologie de densité volumique)

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• Introduction• Utilisation de la Résonance Paramagnétique

Electronique en Imagerie• Problématique• Solution proposée• Résultats• Conclusion

Le Plan

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Solution proposée

Problème résolut par un algorithme standard

Interpréter les calculs comme une fonction paramétré d’une entrée vers une sortie: réseau

de neurones.

Adapter les paramètres aux exemples de la fonction

souhaité

Étapes de fonctionnement:1. La synthèse des informations.2. Transformation des

informations en quelque chose de nouveau.

3. Modifier les poids afin de diminuer une fonction d’erreur (phase d’apprentissage)

En générale : Un système composé de plusieurs unités de calcul simples fonctionnant en parallèle.La structure du réseau, la solidité des connexions et l’opération effectué par les éléments ou nœuds, déterminent la fonction.

Déconvolution par les réseaux de neurones

Page 13: Presentation pfe

Solution proposéeDifférent types des réseaux de

neurones

Réseau de neurones

Réseaux feed-forward

Réseaux récurrents

Page 14: Presentation pfe

Solution proposéeDéconvolution par les réseaux de

neurones feed-forward L’information circule des entrées vers les sorties. La topologie du réseau ne contient aucun cycle. Réseaux à couches : leur traitement est basé sur une succession de couches de neurones.

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Solution proposéeDéconvolution par les réseaux de

neurones feed-forwardentrées les sorties

cycle Réseaux à couches : leur traitement est basé sur une succession de couches de neurones.

RNA récurrent

Page 16: Presentation pfe

Solution proposéeDéconvolution par les réseaux de

neurones à réservoir

Existence d’au moins un cycle dans la topologie du réseau. «réservoir » : connexions aléatoires et clairsemées.

Avantages : Modélisation des systèmes dynamiques avec leurs mémoires dynamique. Moin de calculs dans la phase d’apprentissage.

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• Introduction• Utilisation de la Résonance Paramagnétique

Electronique en Imagerie• Problématique• Solution proposée• Résultats• Conclusion

Le Plan

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Résultats

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Résultats

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Résultats

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Matériels utilisé

Utilisation de plusieurs machines pour construire plusieurs Réseaux avec des paramètres différents. utiliser des GPUs pour accélérer la phase d’apprentissage.

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• Introduction• Utilisation de la Résonance Paramagnétique

Electronique en Imagerie• Problématique• Solution proposée• Résultats• Conclusion

Le Plan

Page 23: Presentation pfe

Conclusion• Utilisation de la RPE•densité linéique cherché, convolué avec la forme de raie qui est une caractéristique de la matière observé.•Les techniques de déconvolution qui existent sont des techniques qui nécessitent une intervention lourde de l’homme et nous donne des paramètres valables que dans le cas étudié.•les résultats obtenus par les réseaux de neurones feedforward, ont a réussit a avoir une reconstruction du signal presque identique à l’originale ce qui nous a encouragé a utiliser les réseaux de neurones à réservoir.•Toute la littérature a montré que grâce a son critère dynamique, le réseau de neurone a réservoir doit donner des résultats meilleur.•Nous avons réussit a construire le Réseau et maintenant il nous reste a déterminer son architecture qui convient à résoudre notre problème. Et pour le faire nous avons besoin de construire plusieurs réseaux à architectures différentes et choisir les meilleurs paramètres pour construire de nouveaux réseaux et ce en utilisant plusieurs machines , pour pouvoir construire plusieurs réseaux en même temps, équipés de GPUs, pour pouvoir gagner du temps pendant l’étape de l’entrainement.

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