SCD-Universite de Rennes 1 Fusion d’images multimodales pour l’assistance de procédures d’électrophysiologie cardiaque Multimodal images fusion for electrophysiology procedures assistance Fusion MultimodalePlanificationAssistanceThérapie de Resynchronisation CardiaqueAblation par radiofréquences Multimodal FusionPlanningAssistanceCardiac Resynchronization TherapyRadiofrequency Ablation Traitement d'images -- Techniques numériques Imagerie médicale Resynchronisation cardiaque Ablation percutanée Les procédures d’électrophysiologie cardiaque ont démontré leur efficacité pour la suppression de symptômes d’arythmie et d’insuffisance cardiaque. Leur taux de succès dépend de la bonne connaissance de l’état du cœur du patient, en termes de conductivité électrique, de qualité tissulaire, et de propriétés mécaniques. Cette intégration d’informations est un enjeu clinique majeur pour ces thérapies. Cette thèse porte sur le développement et l’exploitation de modèles multimodaux spécifiques au patient, pour la planification et l’assistance de l’ablation par radiofréquences (ARF) et de la thérapie de resynchronisation cardiaque (CRT). Des méthodes de segmentation, de recalage et de fusion d’informations multimodales ont dans un premier temps été établies pour la création de ces modèles, permettant de planifier ces procédures. Puis, des approches spécifiques à chacune ont été mises en œuvre pour intégrer ces modèles dans le bloc opératoire, pour assister le geste clinique. Enfin, une analyse postopératoire a permis la synthèse d’un nouveau descripteur multimodal, visant à prédire la réponse de la CRT suivant le site choisi de stimulation du ventricule gauche. Ces études ont été appliquées et validées pour des patients candidats à la CRT et à l’ARF. Elles ont montré la faisabilité et l’intérêt d’intégrer ces modèles multimodaux dans le workflow clinique pour l’assistance à ces gestes interventionnels. Cardiac electrophysiology procedures have been proved to be efficient to suppress arrythmia and heart failure symptoms. Their success rate depends on patient’s heart condition’s knowledge, including electrical and mechanical functions and tissular quality. It is a major clinical concern for these therapies. This work focuses on the development of specific patient multimodal model to plan and assist radio-frequency ablation (RFA) and cardiac resynchronization therapy (CRT). First, segmentation, registration and fusion methods have been developped to create these models, allowing to plan these interventional procedures. For each therapy, specific means of integration within surgical room have been established, for assistance purposes. Finally, a new multimodal descriptor has been synthesized during a post-procedure analysis, aiming to predict the CRT’s response depending on the left ventricular stimulation site. These studies have been applied and validated on patients candidate to CRT and ARF. They showed the feasibility and interest of integrating such multimodal models in the clinical workflow to assist these procedures. Electronic Thesis or DissertationText fr application/pdf1 : 143229 Kohttps://ged.univ-rennes1.fr/nuxeo/site/esupversions/d8a97276-d300-4cf7-8ce0-2a7322f3e17c Courtial Nicolas 1991-08-19 FR 251014622 nicolas.m.courtial@gmail.com 2020REN1S015 http://www.theses.fr/2020REN1S015 2020-03-19 Signal, image, vision Universite de Rennes 1thesis.degree.grantor_1 02778715X Doctorat non ouiGarreauMireilleintervenant_1033783462SimonAntoineintervenant_2100555667 MATHSTICecoleDoctorale_1 204770424 Laboratoire de Traitement du Signal et de l'Image partenaireRecherche_1 177793767 ddc:620ddc:610 GarreauMireilleSimonAntoineUniversite de Rennes 1Sciences et technologie, medecine, pharmacie, odontologie, droit, economie, gestion, philosophieMATHSTICÉcole doctorale Mathématiques et sciences et technologies de l'information et de la communication (Rennes) Laboratoire de Traitement du Signal et de l'Image ASCII PDF 146666875