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Traitement du signal et télécommunications
/ 15-11-2013
Lafond Caroline
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La technique de radiothérapie VMAT (Volumetric Modulated Arc Therapy), diffusée en 2009, combine les avantages des techniques d'arc thérapie dynamique aux avantages des techniques de radiothérapie conformationnelle avec modulation d'intensité (RCMI) par faisceaux stationnaires. L'objectif de la thèse est de rendre optimales les conditions de mise en œuvre du VMAT autour d'un accélérateur linéaire d'électrons Synergy/Elekta afin de sécuriser la technique et de pouvoir bénéficier de l'apport clinique potentiellement attendu. Sur la base d'une analyse de l'influence des différents paramètres de la chaîne de traitement, nous proposons des éléments d'optimisation du traitement à la fois sur la planification dosimétrique et sur le contrôle de son exécution sur la machine. Nous montrons que si la qualité de l'optimisation de la technique dépend des caractéristiques intrinsèques de l'accélérateur, elle est également fortement influencée par le paramétrage du système de planification des traitements (TPS). Nous mettons en évidence des différences comparées des collimateurs Beam Modulateur (largeur de lames de 4 mm) et MLCi2 (largeur de lames de 10 mm) tant sur le plan de la distribution de dose obtenue que sur l'efficience. Nous montrons que, si pour deux principaux TPS commercialisés (Pinnacle/Philips et Monaco/Elekta) les distributions de dose aux volumes cibles sont peu modifiées, les différences de méthodes implémentées influencent la distribution de dose aux tissus sains. Nous proposons des programmes de contrôles de qualité au niveau de l'accélérateur, des plans dosimétriques de traitement et de l'exécution des traitements. Afin de garantir un niveau de confiance élevé sur la dose délivrée, nous proposons une méthode d'évaluation de la fluence délivrée en cours de traitement basée sur l'analyse des paramètres machines. Nous établissons que le processus de traitement VMAT optimisé fournit des performances de qualité supérieure que les techniques de RCMI par faisceaux stationnaires pour quatre localisations tumorales majeures étudiées.
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Analyse et traitement de l’information et des iimages médicales
/ 19-10-2018
Ledieu Thibault
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Le phénomène de massification des données de santé constitue une opportunité de répondre aux questions des vigilances et de qualité des soins. Dans les travaux effectués au cours de cette thèse, nous présenterons des approches permettant d’exploiter la richesse et le volume des données intra hospitalières pour des cas d’usage de pharmacovigilance et de surveillance de bon usage du médicament. Cette approche reposera sur la modélisation de trajectoires de soins intra hospitalières adaptées aux besoins spécifiques de la pharmacovigilance. Il s’agira, à partir des données d’un entrepôt hospitalier de caractériser les événements d’intérêt et d’identifier un lien entre l’administration de ces produits de santé et l’apparition des effets indésirables, ou encore de rechercher les cas de mésusage du médicament. L’hypothèse posée dans cette thèse est qu’une approche visuelle interactive serait adaptée pour l’exploitation de ces données biomédicales hétérogènes et multi-domaines dans le champ de la pharmacovigilance. Nous avons développé deux prototypes permettant la visualisation et l’analyse des trajectoires de soins. Le premier prototype est un outil de visualisation du dossier patient sous forme de frise chronologique. La deuxième application est un outil de visualisation et fouille d’une cohorte de séquences d’événements. Ce dernier outil repose sur la mise en œuvre d’algorithme d’analyse de séquences (Smith-Waterman, Apriori, GSP) pour la recherche de similarité ou de motifs d’événements récurrents. Ces interfaces homme-machine ont fait l’objet d’études d’utilisabilité sur des cas d’usage tirées de la pratique réelle qui ont prouvé leur potentiel pour un usage en routine.
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Génie biologique et médical
/ 07-12-2012
Ruggieri Vito Giovanni
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Le but de cette étude est d’évaluer la faisabilité de l’analyse tomodensitométrique 3D des bioprothèses aortiques pour faciliter leur évaluation morphologique durant le suivi et d’aider à la sélection des cas et à l'amélioration de la planification d’une procédure valve-in-valve. Le principal défi concernait le rehaussement des feuillets valvulaires, en raison d’images très bruitées. Un scanner synchronisé était réalisé chez des patients porteurs d’une bioprotèse aortique dégénérée avant réintervention (images in-vivo). Différentes méthodes pour la réduction du bruit étaient proposées. La reconstruction tridimensionnelle des bioprothèses était réalisée en utilisant des méthodes de segmentation de régions par "sticks". Après ré-opération ces méthodes étaient appliquées aux images scanner des bioprothèses explantées (images ex-vivo) et utilisées comme référence. La réduction du bruit obtenue par le filtre stick modifié montrait de meilleurs résultats, en rapport signal/bruit, en comparaison aux filtres de diffusion anisotrope. Toutes les méthodes de segmentation ont permis une reconstruction 3D des feuillets. L’analyse qualitative a montré une bonne concordance entre les images obtenues in-vivo et les altérations des bioprothèses. Les résultats des différentes méthodes étaient comparés par critères volumétriques et discutés. Les images scanner des bioprothèses aortiques nécessitent un traitement de débruitage et de réduction des artéfacts de façon à permettre le rehaussement des feuillets prothétiques. La méthode de segmentation de régions par sticks semble représenter une approche pertinente pour caractériser morphologiquement la dégénérescence des bioprothèses.
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Signal, image, vision
/ 12-07-2021
Leon Borrego Cristhyne Stephania
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Cette thèse s'inscrit dans le cadre du projet européen Digi-NewB dont l'objectif principal était de développer un nouveau système de surveillance des grands prématurés. Le projet a impliqué des partenaires de quatre pays et a permis de collecter des données cliniques, des signaux physiologiques, des données vidéo et des pleurs de bébés dans six hôpitaux en France. L'objectif plus spécifique de ce travail était de proposer des systèmes d'aide à la décision (DSS) basés sur des modèles d'apprentissage automatique pour le diagnostic précoce de l’infection tardive (LOS) et pour l'évaluation de la maturation des prématurés. Parmi les différentes données acquises dans le cadre du projet, nous nous sommes concentrés sur la variabilité de la fréquence cardiaque (HRV), la variabilité de la fréquence respiratoire (RRV) et les données de bradycardie. Les principales contributions de ce travail ont été : (i) l’intérêt des indices mesurés sur les graphes de visibilité caractérisant la HRV pour la détection du LOS; (ii) la proposition d’un réseau neuronal récurent performant pour le diagnostic précoce du LOS fondé sur les paramètres de la HRV ; (iii) l’introduction d’un modèle d'apprentissage ensembliste pour le suivi de la maturation des enfants prématurés à partir de la HRV, de la RRV ou des bradycardies ; (iv) la preuve de concept de ce modèle sur une population comprenant des enfants prématurés avec une maturation normale et anormale. Il importe aussi de souligner que tous ces développements ont été effectués dans un souci d’exploitation en temps réel et que la preuve de faisabilité que cela soit pour le LOS ou la maturation a été effectuée en unité de soins intensifs néonatale.
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Analyse et traitement de l’information et des images médicales
/ 17-12-2019
Barateau Anaïs
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Une radiothérapie externe repose sur l’acquisition d’une image scanner (computed tomography : CT) de planification. Celle-ci contient l’information des densités électroniques nécessaires au calcul de la dose à délivrer. Des images volumique, cone beam CT (CBCT), MV-CT ou imagerie par résonance magnétique (IRM), sont acquises pour le repositionnement du volume cible sous la machine de traitement. Ces images pourraient être utilisées pour quantifier l’impact dosimétrique des variations anatomiques pouvant survenir en cours de traitement. L’objectif de cette thèse était de développer, d’évaluer et de comparer des méthodes de calcul de dose à partir d’images CBCT et IRM, dans une perspective de radiothérapie adaptative guidée par la dose. Pour un calcul de dose à partir d’images CBCT, une méthode de deep learning a été comparée à trois méthodes de la littérature de la sphère ORL. Pour un calcul de dose sur IRM, neuf méthodes, dont une méthode atlas, une méthode patches et des méthodes de deep learning avec différentes architectures ont été comparées. De plus, les bénéfices dosimétriques de stratégies de radiothérapie adaptative par replanification (ORL) et par bibliothèque de plans de traitement (col de l’utérus) ont été évalués. En conclusion, les méthodes de deep learning pour générer des pseudo-CT sont prometteuses, car rapides et précises. Ces méthodes peuvent être utilisées pour un suivi de la dose en cours de traitement dans le cadre d’une radiothérapie adaptative.
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Traitement du signal et télécommunications
/ 28-08-2013
Jurczuk Krzysztof
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L'objet de cette thèse est la modélisation computationnelle de l'Imagerie par Résonance Magnétique (IRM), appliquée à l'imagerie des réseaux vasculaires. Les images sont influencées par la géométrie des vaisseaux mais aussi par le flux sanguin. Par ailleurs, outre la qualité des modèles développés, il est important que les calculs soient performants. C'est pourquoi, le calcul parallèle est utilisé pour gérer ce type de problèmes complexes. Dans cette thèse, trois solutions sont proposées. La première concerne les algorithmes parallèles pour la modélisation des réseaux vasculaires. Des algorithmes dédiés à différentes architectures sont proposés. Le premier est basé sur le modèle de « passage de messages » pour les machines à mémoires distribuées. La parallélisation concerne l'irrigation de nouvelles zones de tissu par les vaisseaux existants. Le deuxième algorithme est dédié aux machines à mémoire partagée. Il parallélise également le processus de perfusion mais des processeurs différents se chargent de gérer les différents arbres vasculaires. Le troisième algorithme est une combinaison des approches précédentes offrant une solution pour les architectures parallèles hybrides. Les algorithmes proposés permettent d'accélérer considérablement la croissance des réseaux vasculaires complexes, ce qui rend possible la simulation de structures vasculaires plus précises, en un temps raisonnable et aide à améliorer le modèle vasculaire et à tester plus facilement différents jeux de paramètres. Une nouvelle approche de modélisation computationnelle des flux en IRM est également proposée. Elle combine le calcul de flux par la méthode de Lattice Boltzmann, la simulation IRM par le suivi temporel de magnétisations locales, ainsi qu'un nouvel algorithme de transport des magnétisations. Les résultats montrent qu'une telle approche intègre naturellement l'influence du flux dans la modélisation IRM. Contrairement aux travaux de la littérature, aucun mécanisme additionnel n'est nécessaire pour considérer les artéfacts de flux, ce qui offre une grande facilité d'extension du modèle. Les principaux avantages de cette méthode est sa faible complexité computationnelle, son implémentation efficace, qui facilitent le lancement des simulations en utilisant différents paramètres physiologiques ou paramètres d'acquisition des images. La troisième partie du travail de thèse a consisté à appliquer le modèle d'imagerie de flux à des réseaux vasculaires complexes en combinant les modèles de vaisseaux, de flux et d'acquisition IRM. Les algorithmes sont optimisés à tous les niveaux afin d'être performants sur des architectures parallèles. Les possibilités du modèle sont illustrées sur différents cas. Cette démarche de modélisation peut aider à mieux interpréter les images IRM grâce à l'intégration, dans les modèles, de connaissances variées allant de la vascularisation des organes jusqu'à la formation de l'image en passant par les propriétés des flux sanguins.
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Traitement du signal et télécommunications
/ 24-11-2015
Mantilla Jauregui Juan José
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Dans cette étude, nous abordons l'utilisation de la représentation parcimonieuse et l'apprentissage de dictionnaires pour l'aide au diagnostic dans le contexte de Maladies Cardiovasculaires. Spécifiquement, notre travail se concentre : 1) sur l'évaluation du mouvement des parois du Ventricule Gauche (VG) chez des patients souffrant d'Insuffisance Cardiaque (IC) ; 2) la détection de fibrose chez des patients présentant une Cardiomyopathie Hypertrophique (CMH). Ces types de pathologies sont étudiées par ailleurs en Imagerie par Résonance Magnétique Cardiaque (IRMC).
Dans le contexte de l'IC notre contribution porte sur l'évaluation de mouvement du VG dans des séquences cine-IRMC. Nous proposons dans un premier temps, une méthode d'extraction de caractéristiques qui exploite les informations partielles obtenues à partir de toutes les phases cardiaques temporelles et des segments anatomiques, dans une représentation spatio-temporelle en cine-IRM petit axe (SAX). Les représentations proposées exploitent les informations du mouvement des parois du VG sans avoir recours à la segmentation et disposent des informations discriminatoires qui pourraient contribuer à la détection et à la caractérisation de l'asynchronisme cardiaque. L'extraction d'images spatio-temporelles a été proposée permettant la construction de trois nouveaux types de représentations : 1) profils spatio-temporels diamétraux qui montrent l'évolution temporelle de l’épicarde et de l'endocarde en même temps dans deux segments anatomiques opposés du VG, 2) profils spatio-temporels radiaux où le mouvement pariétal est observé pour chaque segment de la cavité du VG et 3) courbes de signal temps-intensité directement des profils spatio-temporels radiaux dans chaque segment anatomique. Des paramètres différents sont alors définis de ces courbes qui reflètent les informations dynamiques de la contraction du VG. Deuxièmement, nous proposons l'utilisation de ces caractéristiques comme des atomes d'entrée dans l'apprentissage de dictionnaires discriminatoires pour classifier le mouvement régional du VG dans les cas normaux ou anormaux. Nous avons proposé une évaluation globale en utilisant le statut global du sujet : Normal/Pathologique, comme l'étiquette de référence des profils spatio-temporels et une évaluation locale en utilisant les informations de déformation locales fournies par l'analyse des images échographiques de référence en clinique (2D-STE). Dans le contexte de la CMH, nous abordons le problème de détection de la fibrose en LGE-IRM-SAX en utilisant une approche de partitionnement de donnés et d'apprentissage de dictionnaires. Dans ce cadre, les caractéristiques extraites d'images de LGE-SAX sont prises comme des atomes d'entrée pour former un classifieur basé sur les codes parcimonieux obtenus avec une approche d'apprentissage de dictionnaires. Une étape de post-traitement permet la délimitation du myocarde et la localisation spatiale de la fibrose par segment anatomique.
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Signal, image, vision
/ 15-12-2022
Krikid Fatma
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Les oscillations hautes fréquences et les pointes épileptiques interictales sont des biomarqueurs fiables et précis pour localiser la zone épileptogène en cas d’exploration électroencéphalographique intracrânienne. Elles ont aussi un impact profond pour comprendre le mécanisme de l’épilepsie. Ainsi, la détermination des attributs discriminants permettant de caractériser et de catégoriser ces biomarqueurs est une étape déterminante dans le processus de la localisation de ladite zone. Dans un tel contexte, deux contributions sont proposées dans ce travail de thèse. La première est basée sur un apprentissage automatique et plus particulièrement sur la combinaison de caractéristiques extraites de la représentation temps-fréquence et de celles extraites de l’image temps-fréquence binarisée associée. La deuxième approche consiste à exploiter des réseaux de neurones convolutifs pour l’extraction automatique des caractéristiques discriminantes à partir des images temps-fréquence. Dans ce contexte, pour enrichir notre base de données, nous avons considéré la technique d'augmentation de données. Les résultats de classification obtenus sur des données réelles et bruitées montrent l’efficacité et la robustesse de nos approches vis-à-vis des approches issues de la littérature.
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Analyse et traitement de l'information et des images médicales
/ 01-04-2019
Henaux Pierre-Louis
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Le domaine de la chirurgie de par son environnement sensible, ses enjeux de qualité et de sécurité se rapproche naturellement d’autres univers tels que l’industrie nucléaire, l’aviation civile et le domaine militaire. La technicité voire même la connaissance déclarative de chaque individu composant un élément de l’ensemble d’individus interagissant ensemble dans ces environnements ne suffisent pas à atteindre des niveaux suffisants de sécurité. Plus de 70% des évènements indésirables graves seraient liés à des problèmes humains de coordination et de communication. Les compétences non techniques (CNT) sont ainsi nécessaires pour assurer une performance efficiente et sûre. La première partie de ce travail fait un état des lieux de la littérature sur les CNT en chirurgie. Après des définitions générales et un positionnement de ces compétences vis-à-vis notamment des compétences techniques et procédurales, nous présentons une revue systématique de la littérature des CNT dans le domaine spécifique de la neurochirurgie. La deuxième partie de ce travail s’intéresse quant à elle aux compétences interpersonnelles en focalisant le propos sur le travail en équipe et la communication. Le concept de familiarité au sein d’une équipe est exploré. Pour ce faire, nous présentons une étude observationnelle qui a été réalisée en environnement réel de bloc opératoire de neurochirurgie portant sur les interruptions de tâches et le travail d’équipe. Ces interruptions de tâches sont en effet des évènements itératifs entrainant la mobilisation de CNT au sein d’un groupe de professionnels. La troisième partie est consacrée aux compétences cognitives avec une étude reposant sur des entretiens de neurochirurgiens de différents niveaux d’expertise ; celle-ci ayant pour objectif de mieux comprendre la représentation mentale que se fait le chirurgien lors de son planning opératoire pré-chirurgical. La méthodologie qualitative de la théorisation enracinée est utilisée dans cette partie et nous justifions son emploi pour ce travail.
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Signal, image, vision
/ 26-05-2023
Zhang Chen
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Cette thèse porte sur l’aide à la thérapie des fibromes utérins (tumeurs bénignes mais pouvant être douloureuses et entraîner des problèmes de fertilité) par ultrasons focalisés haute intensité (HIFU) et des cancers du col de l'utérus par radiothérapie adaptative (ART). Dans les deux cas, l'annotation précise des lésions dans la région utérine et des organes à risque environnants est une partie essentielle du diagnostic et de la planification du traitement. Dans cette thèse, nous avons proposé, d’une part deux outils de segmentations automatiques par apprentissage profond de l'utérus, des fibromes et de la colonne vertébrale en IRM préopératoire du traitement HIFU: 1) HIFUNet, un nouveau réseau neuronal convolutionnel entièrement supervisé et 2) PLRNet, une méthode basée sur de l'apprentissage semi-supervisé qui vise à obtenir des résultats de segmentation comparables aux méthodes entièrement supervisées avec seulement une petite quantité de données annotées. D’autre part, nous avons conçu une stratégie de détermination du plan du jour pour l'ART guidée par CBCT pour le cancer du col de l'utérus qui comprend un module de segmentation d'images CBCT basée sur de l'apprentissage profond suivi d’une sélection du plan du jour dans une bibliothèque de plans de traitement.
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