Traveling-wave Stark deceleration of SrF molecules

In dit proefschrift beschrijven we een experiment om SrF (strontiummonofluoride) moleculen af te remmen. Het afremmen van deze moleculen is belangrijk om precisiemetingen te kunnen doen, bijvoorbeeld om het Standaardmodel te testen. Het Standaardmodel beschrijft in een samenhangende theorie de wisselwerking tussen alle elementaire deeltjes door middel van de zwakke kernkracht, de sterke kernkracht en elektromagnetisme. Hoewel het Standaardmodel zeer succesvol en extreem nauwkeurig is, weten we ook dat het niet alles in de natuurkunde omvat, zoals de zwaartekracht en donkere materie. Het Standaardmodel kan worden getest door botsingsexperimenten in deeltjesversnellers zoals bij CERN, maar ook door middel van precisiemetingen in veel kleinschaliger opstellingen.Nog onbekende fysica kan namelijk ook indirect zeer subtiele afwijkingen in de structuur van moleculen veroorzaken. Deze afwijkingen zijn bij uitstek meetbaar in zeer precieze metingen met afgeremde moleculen. Juist door moleculen in vacuum stil te zetten met een afremmer, en ze heel koud te maken, kunnen de moleculen zo geprepareerd worden dat de gewenste precisie haalbaar wordt. Zware moleculen zijn het meest geschikt om precisiemetingen aan het Standaardmodel te doen. Ze zijn echter ook moeilijk af te remmen. Wij hebben voorgesteld om een zogenaamde lopendgolf-Starkafremmer van 5 meter lengte te bouwen waarmee het afremmen van SrF moleculen toch mogelijk wordt. Met computersimulaties werd aangetoond dat dit inderdaad het geval is. Vervolgens is de afremmer gebouwd en werden voor het eerst SrF moleculen succesvol afgeremd. Precisiemetingen aan dergelijke afgeremde zware moleculen liggen nu in het verschiet

Traveling-wave Stark deceleration of SrF molecules

In dit proefschrift beschrijven we een experiment om SrF (strontiummonofluoride) moleculen af te remmen. Het afremmen van deze moleculen is belangrijk om precisiemetingen te kunnen doen, bijvoorbeeld om het Standaardmodel te testen. Het Standaardmodel beschrijft in een samenhangende theorie de wisselwerking tussen alle elementaire deeltjes door middel van de zwakke kernkracht, de sterke kernkracht en elektromagnetisme. Hoewel het Standaardmodel zeer succesvol en extreem nauwkeurig is, weten we ook dat het niet alles in de natuurkunde omvat, zoals de zwaartekracht en donkere materie. Het Standaardmodel kan worden getest door botsingsexperimenten in deeltjesversnellers zoals bij CERN, maar ook door middel van precisiemetingen in veel kleinschaliger opstellingen. Nog onbekende fysica kan namelijk ook indirect zeer subtiele afwijkingen in de structuur van moleculen veroorzaken. Deze afwijkingen zijn bij uitstek meetbaar in zeer precieze metingen met afgeremde moleculen. Juist door moleculen in vacuum stil te zetten met een afremmer, en ze heel koud te maken, kunnen de moleculen zo geprepareerd worden dat de gewenste precisie haalbaar wordt. Zware moleculen zijn het meest geschikt om precisiemetingen aan het Standaardmodel te doen. Ze zijn echter ook moeilijk af te remmen. Wij hebben voorgesteld om een zogenaamde lopendgolf-Starkafremmer van 5 meter lengte te bouwen waarmee het afremmen van SrF moleculen toch mogelijk wordt. Met computersimulaties werd aangetoond dat dit inderdaad het geval is. Vervolgens is de afremmer gebouwd en werden voor het eerst SrF moleculen succesvol afgeremd. Precisiemetingen aan dergelijke afgeremde zware moleculen liggen nu in het verschiet

Accelerated respiratory-resolved 4D-MRI with separable spatio-temporal neural networks

Background: Respiratory-resolved four-dimensional magnetic resonance imaging (4D-MRI) provides essential motion information for accurate radiation treatments of mobile tumors. However, obtaining high-quality 4D-MRI suffers from long acquisition and reconstruction times. Purpose: To develop a deep learning architecture to quickly acquire and reconstruct high-quality 4D-MRI, enabling accurate motion quantification for MRI-guided radiotherapy. Methods: A small convolutional neural network called MODEST is proposed to reconstruct 4D-MRI by performing a spatial and temporal decomposition, omitting the need for 4D convolutions to use all the spatio-temporal information present in 4D-MRI. This network is trained on undersampled 4D-MRI after respiratory binning to reconstruct high-quality 4D-MRI obtained by compressed sensing reconstruction. The network is trained, validated, and tested on 4D-MRI of 28 lung cancer patients acquired with a T1-weighted golden-angle radial stack-of-stars sequence. The 4D-MRI of 18, 5, and 5 patients were used for training, validation, and testing. Network performances are evaluated on image quality measured by the structural similarity index (SSIM) and motion consistency by comparing the position of the lung-liver interface on undersampled 4D-MRI before and after respiratory binning. The network is compared to conventional architectures such as a U-Net, which has 30 times more trainable parameters. Results: MODEST can reconstruct high-quality 4D-MRI with higher image quality than a U-Net, despite a thirty-fold reduction in trainable parameters. High-quality 4D-MRI can be obtained using MODEST in approximately 2.5 minutes, including acquisition, processing, and reconstruction. Conclusion: High-quality accelerated 4D-MRI can be obtained using MODEST, which is particularly interesting for MRI-guided radiotherapy.Comment: Code available at https://gitlab.com/computational-imaging-lab/modes

Exploring contrast generalisation in deep learning-based brain MRI-to-CT synthesis

Background: Synthetic computed tomography (sCT) has been proposed and increasingly clinically adopted to enable magnetic resonance imaging (MRI)-based radiotherapy. Deep learning (DL) has recently demonstrated the ability to generate accurate sCT from fixed MRI acquisitions. However, MRI protocols may change over time or differ between centres resulting in low-quality sCT due to poor model generalisation. Purpose: investigating domain randomisation (DR) to increase the generalisation of a DL model for brain sCT generation. Methods: CT and corresponding T1-weighted MRI with/without contrast, T2-weighted, and FLAIR MRI from 95 patients undergoing RT were collected, considering FLAIR the unseen sequence where to investigate generalisation. A ``Baseline'' generative adversarial network was trained with/without the FLAIR sequence to test how a model performs without DR. Image similarity and accuracy of sCT-based dose plans were assessed against CT to select the best-performing DR approach against the Baseline. Results: The Baseline model had the poorest performance on FLAIR, with mean absolute error (MAE)=106$\pm$20.7 HU (mean$\pm\sigma$). Performance on FLAIR significantly improved for the DR model with MAE=99.0$\pm$14.9 HU, but still inferior to the performance of the Baseline+FLAIR model (MAE=72.6$\pm$10.1 HU). Similarly, an improvement in $\gamma$-pass rate was obtained for DR vs Baseline. Conclusions: DR improved image similarity and dose accuracy on the unseen sequence compared to training only on acquired MRI. DR makes the model more robust, reducing the need for re-training when applying a model on sequences unseen and unavailable for retraining.Comment: Preprint submitted to Physica Medica on 2023-02-16 for review. Also published in Zenodo at https://doi.org/10.5281/zenodo.774264

Flow termination signaling in the centralized pre-congestion notification architecture

Pre-congestion notification (PCN) protects inelastic traffic by using feedback on network link loads on and acting upon this accordingly. These actions comprise to admission control and termination of flows. Two PCN architectures have been defined by IETF: the centralized and decentralized PCN architecture. The decentralized PCN architecture has received much attention in the literature whereas the centralized PCN architecture has not. In the decentralized architecture, feedback is sent from the egress nodes to ingress nodes, which then take and apply decisions regarding admission of new flows and/or termination of ongoing flows. Signaling occurs only between ingress and egress nodes. In the centralized architecture these decisions are made at a central node, which requires proper signaling for action and information exchange between the central node and the egress and ingress nodes. This signaling has been suggested by other authors, but is not fully defined yet. Our contribution is twofold. We define signaling in the centralized PCN architecture focussing on flow termination, which completes the definition of the signaling in the centralized PCN architecture. Secondly, we run extensive simulations showing that the proposed signaling works well and that the performances of the centralized PCN and the decentralized PCN architectures are similar. Hence, it is expected that results from existing research on the effectiveness of decentralized PCN are also valid when the centralized PCN architecture is used