Parallélisation de problèmes d'apprentissage par des réseaux neuronaux artificiels. Application en radiothérapie externe

• Main Author: Sauget, Marc
• Language: FRE
• Published: Université de Franche-Comté 2007
• Subjects: [INFO:INFO_MO] Computer Science/Modeling and Simulation; Réseaux de neurones; interpolateur de fonctions; construction incrémentale; parallélisation; évaluation de dose; radiothérapie; Monte Carlo
• Online Access: http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00260013; http://tel.archives-ouvertes.fr/docs/00/26/00/13/PDF/theseMarc_Sauget.pdf.pdf

Les travaux présentés dans cette thèse s'inscrivent dans un projet lié à la radiothérapie externe. L'objectif de ceux-ci est de mettre au point un moteur de calcul permettant une évaluation précise et concise d'un dépôt de dose lors d'une irradiation. Pour remplir cet objectif, nous avons construit un moteur de calcul reposant sur l'utilisation des réseaux de neurones. Dans un premier temps, nous avons développé un algorithme L'apprentissage pour les réseaux de neurones spécifiquement conçu pour la prise en charge des données liées à la radiothérapie externe. Dans un second temps, nos travaux ont consisté en la réalisation d'algorithmes permettant l'évaluation des doses.<br />La première partie a donc porté sur la mise au point de l'algorithme d'apprentissage des réseaux de neurones. Un des problèmes majeurs lors de la préparation de l'apprentissage concerne la détermination de la structure optimale permettant l'apprentissage le plus efficace possible. Pour construire un réseau proche de l'optimal, nous nous sommes basés sur une construction incrémentale du réseau. Ensuite, pour permettre une prise en charge des nombreux paramètres liés à notre domaine d'application, et du volume des données nécessaires à un apprentissage rigoureux, nous nous sommes attachés à paralléliser notre algorithme. Nous avons obtenu, à la fin de cette première phase de nos travaux, un algorithme d'apprentissage incrémental et parallèle pouvant être déployé de manière efficace sur une grappe de calcul non-fiable. Ce déploiement est possible grâce à l'ajout d'un mécanisme de tolérance aux pannes. La deuxième partie, quant à elle, a consisté en la mise au point d'algorithmes permettant l'évaluation des doses déposées lors d'une irradiation. Ces algorithmes utilisent les réseaux de neurones comme référence pour la valeur des doses ainsi que le principe de continuité de la dose en tout point du milieu. Ils ont été construits à partir d'une fine observation du comportement de la courbe de dépôt de dose à chaque changement de milieu.<br />En aboutissement, nous présentons des expérimentations montrant les performances de notre algorithme d'apprentissage, ainsi que de nos algorithmes d'évaluation de doses dans différentes configurations.