Mokrane Souhila

dc.contributor.authorMokrane Souhila. Enc/ Dr. Nehaoua Samra
dc.date.accessioned2024-07-14T10:57:37Z
dc.date.available2024-07-14T10:57:37Z
dc.date.issued2024-06-11
dc.description.abstractLa simulation de Monte Carlo est une technique de simulation numérique avancée utilisée pour comprendre les interactions du rayonnement avec la matière avec une grande précision. Cette technique est largement utilisée dans les domaines de l'imagerie médicale et de la radiothérapie, contribuant ainsi à améliorer considérablement le diagnostic et le traitement. Dans le domaine de l'imagerie médicale, la simulation de Monte Carlo est utilisée pour améliorer la qualité des images dans les techniques PET, SPECT et CT, ce qui permet un diagnostic plus précis des maladies. Elle permet également de concevoir de meilleurs détecteurs pour PET et SPECT afin de collecter des données plus précises. En radiothérapie, la simulation de Monte Carlo est utilisée pour évaluer la précision du ciblage des tumeurs par les faisceaux de rayonnement. Elle permet d'analyser l'influence des propriétés du faisceau sur la distribution de l'irradiation dans le corps, ce qui conduit à une optimisation des traitements et à une réduction des effets secondaires. Gate est un logiciel de simulation Monte Carlo open source largement utilisé dans divers domaines de la physique médicale. Cette plate-forme se distingue par sa grande flexibilité et sa capacité de personnalisation, permettant aux utilisateurs de concevoir des simulations sur mesure pour répondre à leurs besoins spécifiques. En général, la simulation de Monte Carlo, notamment via la plateforme Gate, représente une avancée majeure dans le domaine de la physique médicale. Son utilisation contribue à améliorer la précision des diagnostics, à optimiser l'efficacité des traitements et à réduire les risques associés aux thérapies radiatives.
dc.identifier.urihttps://dspace.univ-msila.dz/handle/123456789/43703
dc.language.isofr
dc.publisherUniversité Mohamed Boudiaf - M’Sila
dc.relation.ispartofseriesPH/MED/09/2024
dc.titleMokrane Souhila
dc.typeThesis

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