Comment optimiser la détection photonique malgré les limitations du silicium ?

La faible efficacité d’absorption des rayons X par le silicium représente un obstacle majeur dans la conception des détecteurs modernes à comptage de photons. Afin de contourner cette limitation intrinsèque, certaines architectures exploitent une configuration d'illumination latérale, ou edge-on, combinée à des détecteurs à bande de silicium. C’est notamment le cas du détecteur prismatique, où le matériau sensible est orienté perpendiculairement à la direction du faisceau incident, maximisant ainsi la longueur effective de parcours des photons dans le capteur.

L’évolution récente de l'intégration des circuits de lecture dans des modules hybrides associant des matériaux à Z élevé comme le CdTe ou CdZnTe illustre une réponse technologique complémentaire à cette problématique. L’exemple du module photonique AS5920M proposé par Ams-OSRAM témoigne d’une intégration poussée entre ROIC en silicium et matériaux de conversion directe. Dans ce module four-side buttable, les connexions supérieures assurent l’interface avec le capteur, tandis que la face inférieure se connecte à la logique numérique (FPGA), aux alimentations, et au système de dissipation thermique.

Ce module intègre trois circuits AS5920, chacun comportant 576 canaux de lecture capables de discriminer l’énergie des photons à l’aide de cinq comparateurs configurables par seuils énergétiques. Grâce à des DAC 8 bits à pas typique de 0,7 keV/LSB, les niveaux de seuil peuvent être ajustés avec finesse. Le circuit fonctionne en mode paralyzable ou non-paralyzable, selon les exigences de l’application, avec une consommation de puissance minimale de 0,58 mW/pixel. Un registre de comptage 15 bits assure l’accumulation des événements, transmis ensuite via une interface LVDS à haute vitesse, permettant une cadence d’acquisition maximale de 9615 images par seconde, et un taux d’entrée atteignant 250 millions de photons par seconde et par pixel.

Cependant, la performance d’un tel système dépend fortement de la calibration des seuils entre les pixels. La dispersion des seuils résulte des variations de fabrication, rendant nécessaire une égalisation fine par DAC embarqué (généralement sur 4 bits). Cette opération consiste à scanner les niveaux de seuil pour détecter le bord de bruit et les aligner pixel par pixel. Toutefois, une parfaite égalisation du seuil ne suffit pas : les variations de gain doivent également être corrigées, soit par injection de pulsations de test, soit via l’exposition à des radiations monochromatiques.

Deux niveaux de calibration sont requis : la calibration du seuil, et celle de la réponse en temps de dépassement du seuil (Time-over-Threshold, ou ToT), selon l’architecture du ROIC. Les circuits comme Medipix nécessitent uniquement un calibrage en seuil, tandis que ceux de type Timepix imposent également une calibration ToT. Comme l’électronique ne possède pas de connaissance intrinsèque de l’énergie des photons (exprimée en keV), une correspondance entre seuil en tension et énergie déposée doit être établie. Cette opération se fait par acquisition d’un spectre intégré à l’aide d’une source radioactive, puis ajustement de la courbe à l’aide d’une fonction d’erreur, sigmoïde ou gaussienne.

Enfin, même en l’absence de photons incidents, les pixels produisent un courant de fuite inhérent aux composants. Un calibrage initial dit de dark current correction est indispensable. Il consiste à mesurer et mémoriser la réponse de chaque pixel dans l’obscurité, puis à soustraire cette valeur durant le fonctionnement normal. Certaines conceptions permettent d’intégrer cette correction directement dans le traitement du signal analogique, améliorant ainsi la réactivité du système.

Quel avenir pour les technologies d’inspection non destructive dans les chaînes de sécurité et d’alimentation ?

L’inspection non destructive (NDT) s’impose aujourd’hui comme un pilier fondamental dans les domaines de la sécurité, de l’industrie et de l’agroalimentaire. Elle permet de sonder la matière sans en altérer l’intégrité, révélant défauts internes, matériaux étrangers ou variations structurelles, souvent invisibles à l’œil nu ou aux techniques conventionnelles. Cette capacité à « tester sans nuire » est au cœur de nombreuses applications critiques, telles que le contrôle de structures aéronautiques, l’identification de fissures par fatigue ou encore l’inspection en temps réel des composants lors de leur fabrication.

Parmi les différentes méthodes de NDT – inspection visuelle, courants de Foucault, ultrasons, champ magnétique ou pénétrants liquides – l’imagerie par rayons X se distingue par sa capacité unique à produire des images internes précises. Son utilisation est particulièrement répandue dans le contrôle des assemblages électroniques, dans la détection de défauts structurels dans les matériaux composites, mais aussi dans l’analyse de composants critiques dans des environnements à haut risque. L’avantage décisif de l’imagerie radiographique réside dans sa résolution spatiale et sa rapidité d’acquisition, qui en font une technologie de choix pour le dépistage à haut débit.

Dans ce contexte, la technologie des détecteurs à conversion directe représente une avancée majeure. Contrairement aux systèmes traditionnels à conversion indirecte, où l’énergie des photons est d’abord convertie en lumière avant d’être transformée en signal électrique, les détecteurs à conversion directe transforment l’énergie des rayons X en signal électrique en une seule étape. Ce processus améliore considérablement la résolution énergétique, réduit les pertes de signal et accroît la fiabilité de la détection.

Les détecteurs à base de semi-conducteurs tels que le CdTe (tellurure de cadmium) et le CdZnTe (tellurure de cadmium-zinc) permettent la discrimination énergétique fine à travers des « fenêtres d’énergie » multiples. Ces fenêtres – jusqu’à huit, non superposées – autorisent une décomposition spectrale des matériaux inspectés, offrant ainsi une capacité de classification avancée. Par exemple, dans une chaîne de production agroalimentaire, il devient possible de distinguer non seulement un morceau de métal d’un os, mais aussi d’identifier le type de métal ou la densité exacte du contaminant.

La transition mondiale vers les équipements de détection à conversion directe semble désormais inévitable. Les progrès réalisés au cours des dernières décennies – notamment à travers des collaborations interdisciplinaires entre chercheurs, ingénieurs et industriels – permettent aujourd’hui d’envisager un futur proche où la majorité des systèmes de détection de bagages et d’inspection de produits alimentaires sera basée sur cette technologie. La convergence entre diffraction des rayons X, imagerie spectroscopique et détection codée ouvre la voie à des systèmes intelligents, capables non seulement de détecter un objet, mais d’en extraire une signature chimique ou cristallographique précise.

Il devient donc essentiel pour les industries concernées d’anticiper cette transition technologique, de former leurs opérateurs aux nouveaux paradigmes de détection, et d’investir dans l’intégration de ces solutions avancées au sein de leurs chaînes de production. La recherche continue dans les domaines de l’architecture des détecteurs, de l’optimisation du comptage photonique et de la miniaturisation des systèmes jouera un rôle déterminant dans cette évolution.

Outre la sophistication technologique, il faut aussi rappeler que la performance globale d’un système d’inspection dépend de son intégration dans un écosystème de données : algorithmes de reconstruction, intelligence artificielle pour la reconnaissance des anomalies, et réseaux sécurisés de transmission. Le détecteur, aussi avancé soit-il, doit fonctionner en synergie avec un ensemble d’outils logiciels et décisionnels adaptés à la complexité des environnements industriels modernes.

Il est également fondamental de comprendre que la résolution spatiale ou énergétique d’un système n’est pas une fin en soi : l’objectif ultime est la réduction de l’incertitude décisionnelle dans un processus de tri, de contrôle ou de sécurisation. Cela implique de repenser la notion même de qualité d’un système d’inspection – non plus en termes uniquement techniques, mais comme un équilibre subtil entre performance, fiabilité, coût et adaptabilité aux exigences spécifiques de chaque domaine.

Comment l’intelligence artificielle a-t-elle révolutionné les jeux complexes et la biologie moléculaire ?

L’exemple du jeu de Go illustre parfaitement cette complexité. Avec ses règles simples mais une profondeur stratégique presque infinie, Go est un défi beaucoup plus ardu pour l’intelligence artificielle. Le nombre astronomique de configurations possibles — environ 10^170 — dépasse le nombre d’atomes connus dans l’univers, rendant les méthodes classiques de recherche exhaustive inefficaces. Ce n’est qu’en 2016 que le programme AlphaGo, développé par DeepMind, a réussi à battre Lee Sedol, considéré comme l’un des plus grands joueurs de l’histoire. AlphaGo ne se contentait pas d’explorer des coups possibles, il combinait des réseaux neuronaux profonds avec des techniques d’apprentissage par renforcement. Son architecture sophistiquée, incluant un « réseau de politique » pour choisir les coups et un « réseau de valeur » pour prédire l’issue de la partie, lui permettait d’apprendre de milliers de parties contre lui-même, s’améliorant ainsi continuellement.

La reconnaissance de ces avancées a été saluée par l’attribution à Demis Hassabis et John Jumper du prix Nobel de chimie en 2024, pour leurs contributions majeures à la prédiction des structures protéiques, démontrant ainsi l’impact considérable de l’intelligence artificielle sur la recherche biomédicale.

Parallèlement à ces progrès spécifiques, les modèles de langage de grande taille (LLMs) comme ChatGPT ont révolutionné la manière dont l’intelligence artificielle est perçue et utilisée au quotidien. Bien que l’idée de programmes capables de dialoguer remonte aux années 1960 avec ELIZA, la puissance de calcul et la sophistication des réseaux neuronaux actuels ont permis une explosion de capacités et d’applications, rendant ces technologies à la fois fascinantes et source d’interrogations quant à leur régulation et leurs implications sociétales.

Il est important de comprendre que les succès de Deep Blue et AlphaGo, bien qu’impressionnants, illustrent deux approches distinctes de l’intelligence artificielle : l’une basée sur la recherche combinatoire exhaustive, l’autre sur l’apprentissage automatique profond, capable de généraliser et d’apprendre de l’expérience. Cette distinction reflète l’évolution du domaine vers des systèmes moins rigides et plus adaptatifs, aptes à résoudre des problèmes d’une complexité et d’une variété bien supérieures.

De plus, la réussite d’AlphaFold ouvre une voie nouvelle où l’intelligence artificielle ne se contente plus de simuler des compétences humaines limitées, mais devient un outil puissant pour dévoiler des mécanismes biologiques fondamentaux, accélérant ainsi la découverte scientifique. Le développement continu des LLMs pose également la question cruciale du rôle de l’éthique et de la gouvernance dans l’usage de ces technologies, dont la portée dépasse largement les cercles scientifiques pour impacter l’ensemble de la société.

Comment l'intelligence artificielle transforme-t-elle la reconstruction tomographique en imagerie par rayons X ?

Dans le domaine de l’imagerie médicale, notamment l'imagerie par rayons X, les défis liés aux artefacts de partage de charge et à l’optimisation des processus de reconstruction ont conduit à des approches innovantes visant à améliorer la qualité des images et à réduire les erreurs. Une des méthodes clés proposées dans les dernières recherches est l’utilisation de réseaux neuronaux, tels que le U-Net et son modèle modifié, le CycN-Net, pour corriger ces distorsions et optimiser les projections dans les scanners à conversion directe Medipix3.

Les scanners utilisés pour l'entraînement du modèle ont impliqué deux scanners MARS V6 différents, équipés chacun de détecteurs Medipix3, permettant de capturer des images de haute résolution dans un mode à pixel unique. Ces détecteurs sont capables de distinguer des énergies spécifiques (telles que 40, 50, 60 et 70 keV) en utilisant des capteurs en CdZnTe ou CdTe. Les différences dans les propriétés de détection des deux types de capteurs, notamment en termes d'efficacité d'absorption des photons à haute énergie, ont joué un rôle central dans la conception des expérimentations et des ajustements nécessaires à la réduction des erreurs.

Le modèle modifié CycN-Net a été formé en utilisant un ensemble de données d’images de jambes d'agneau, qui constituent un bon substitut biologique, étant donné la diversité des tissus qu'elles contiennent, comme les muscles, les graisses et les os. Cette diversité a permis de limiter le surapprentissage (overfitting) et a rendu l'entraînement plus robuste par rapport à des échantillons plus homogènes. Un aspect crucial de cette expérimentation était le nettoyage préalable des données à l’aide de scans d’air, qui ont permis de générer des masques pour éliminer les pixels incohérents avant l'entraînement.

L'une des principales conclusions de l’étude est que l'utilisation du U-Net, une approche bien établie en apprentissage profond pour les tâches de segmentation, permet de réduire les distorsions dues au partage de charge, en particulier sur les canaux à faible énergie. Cependant, le modèle modifié CycN-Net a surpassé cette approche en corrigeant plus efficacement les distorsions, surtout dans les gammes d’énergie plus élevées (50 keV et plus), en tirant parti de caractéristiques spatio-temporelles présentes dans les images de projection.

Cela a permis d’améliorer la précision des reconstructions tomographiques et la séparation des matériaux, ce qui est crucial dans des applications telles que l’imagerie médicale avancée, où une identification plus précise des matériaux corporels est essentielle pour des diagnostics fiables. En réduisant l'erreur absolue moyenne, en améliorant le rapport signal/bruit et en optimisant l'indice de similarité structurale, le modèle CycN-Net a montré un potentiel considérable pour améliorer l'efficacité des systèmes d'imagerie à rayons X.

De plus, l'approche proposée permet l’utilisation des canaux énergétiques du mode à pixel unique dans les processus de reconstruction tomographique, ouvrant ainsi la voie à une identification plus précise des matériaux dans des groupes plus larges. Cette avancée pourrait non seulement améliorer l'imagerie clinique, mais aussi faciliter la quantification et l’identification des matériaux dans des contextes industriels ou de recherche.

La capacité des réseaux neuronaux à s’adapter et à corriger en temps réel les erreurs dues à la physique des capteurs ouvre également la voie à une nouvelle génération de systèmes d’imagerie médicale. Toutefois, les chercheurs doivent continuer à explorer de nouveaux moyens d’optimiser les architectures des réseaux pour exploiter pleinement les caractéristiques spécifiques de chaque type de détecteur et chaque mode d’acquisition d'image.

Comment le comptage des photons spectraux transforme l’imagerie médicale : nouvelles approches et applications

L'avancée technologique dans le domaine des détecteurs à comptage de photons spectrals a radicalement changé la manière dont nous abordons l’imagerie médicale. Contrairement aux techniques traditionnelles, telles que la tomodensitométrie (CT) à rayons X, qui mesurent principalement l'atténuation du faisceau, les systèmes à comptage de photons permettent d’obtenir des informations beaucoup plus détaillées sur les matériaux présents dans le corps. Ces détecteurs collectent directement le nombre de photons frappant un capteur, et grâce à leur capacité à distinguer les photons en fonction de leur énergie, ils permettent de créer des images à haute résolution spectrale.

Un autre aspect révolutionnaire de la tomodensitométrie à comptage de photons réside dans l'amélioration de la segmentation des matériaux. Par exemple, la méthode de décomposition des résidus minimums combinée à un processus d'apprentissage profond sans supervision permet une meilleure différenciation des matériaux au sein d’un même tissu (Trapani et al., 2022). Ce type de segmentation est essentiel pour des applications cliniques complexes où il est primordial de différencier des matériaux ayant des propriétés similaires mais des comportements radiologiques distincts.

La capacité des détecteurs à comptage de photons à analyser les informations de manière plus granulaire s’accompagne aussi de l’intégration de l'intelligence artificielle (IA). Les techniques de traitement par apprentissage profond permettent de réduire le bruit dans les images et d'améliorer leur qualité, même lorsque la quantité de photons détectés est limitée. Ce processus de "denoising" joue un rôle fondamental dans l’optimisation de l'image, en particulier dans les examens de faible dose de rayonnement, un aspect crucial pour minimiser l'exposition du patient aux rayonnements tout en conservant une résolution d’image optimale.

L’application des modèles d’apprentissage machine, tels que l’apprentissage supervisé ou non supervisé, a également montré son efficacité dans l’amélioration des reconstructions d’images en réduisant le bruit tout en affinant les détails de l’image (O'Connell et al., 2019). Les réseaux de neurones convolutifs (CNN), par exemple, sont utilisés pour améliorer les images en détectant et en supprimant les artefacts indésirables. Cela permet de réaliser des images plus nettes, plus fidèles à la réalité, et donc plus utiles pour les diagnostiques cliniques.

Cependant, il est essentiel de comprendre que malgré ces avancées, la transition vers ces nouvelles technologies ne se fait pas sans défis. La mise en place de ces systèmes spectrographique nécessite une calibration et un entretien rigoureux des équipements, ainsi que des protocoles de reconstructions d’images sophistiqués. Les chercheurs se concentrent actuellement sur la réduction de la complexité des processus de reconstruction et l’optimisation des algorithmes afin de rendre cette technologie plus accessible à l’échelle clinique (Shen et al., 2023).

En outre, il faut noter que l'utilisation de détecteurs à comptage de photons va au-delà de la simple amélioration des images médicales. Cette technologie s'avère également utile dans le domaine de la détection de contaminants lors des tests non destructifs (Richtsmeier et al., 2021). Dans des environnements industriels ou pour la détection de matériaux étrangers dans des produits, les capacités de ces détecteurs à fournir des données spectrales permettent une analyse plus précise, augmentant ainsi l'efficacité des processus de contrôle qualité.

Un autre développement intéressant est l’utilisation de l'imagerie K-edge, où les images sont analysées en fonction des transitions d'absorption des rayons X caractéristiques de certains matériaux. Cette approche permet une visualisation précise des matériaux denses ou des structures spécifiques, comme les stents, dans les vaisseaux sanguins. Ce genre de méthode a le potentiel de révolutionner les applications cardiaques, en offrant une meilleure visualisation des dispositifs médicaux implantés (Richtsmeier et al., 2023).

L'un des avantages les plus significatifs de cette technologie réside dans sa capacité à réduire la dose de rayonnement nécessaire pour obtenir des images de haute qualité. En effet, les systèmes à comptage de photons sont beaucoup plus efficaces que les détecteurs traditionnels en termes de capture des informations par photon, ce qui permet une réduction de la dose sans compromettre la qualité des images. Cela est particulièrement important pour les examens répétés, comme ceux réalisés pour les patients atteints de maladies chroniques ou dans les contrôles de santé réguliers.

Il est également primordial de souligner que l’optimisation de ces technologies nécessite une collaboration étroite entre chercheurs, ingénieurs et cliniciens. Alors que les avancées théoriques et les innovations techniques progressent à un rythme rapide, l’adoption clinique de ces nouvelles méthodes dépendra de leur validation dans des scénarios réels et de leur intégration dans les flux de travail hospitaliers existants. La formation continue des professionnels de la santé à l’utilisation de ces technologies avancées sera également un facteur clé de succès pour leur mise en œuvre dans la pratique clinique.