Représentation et partage de connaissances en neuroanatomie : application à l'annotation sémantique des images IRM du cerveau
par Ammar Mechouche
Thèse de doctorat en Médecine. Génie biologique et médical
Sous la direction de Bernard Gibaud et de Christine Pierret-Golbreich.
Soutenue en 2009
à Rennes 1 , dans le cadre de École doctorale Vie-Agro-Santé (Rennes) , en partenariat avec Université européenne de Bretagne (autre partenaire) .
- Web ontology language
- Annotation sémantique
- Informatique médicale
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- Ontologies (informatique)
- Langages de programmation -- Sémantique
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- Représentation des connaissances
- Recherche biomédicale
- Imagerie par résonance magnétique
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- Bioinformatique
- Intelligence artificielle en médecine
- Neuroanatomie
- Neuroanatomie
- Cortex cérébral
- Cortex cérébral
mots clés
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Résumé
Cette thèse s'inscrit dans le cadre du Web Sémantique biomédical et aborde deux problèmes : le premier est relatif à la représentation et au partage de connaissances en neuroanatomie, et le second concerne l'interprétation et l'annotation sémantique des images IRM du cerveau humain. La thèse propose alors une ontologie de l'anatomie sulco-gyrale du cortex cérébral chez l'adulte, ainsi que son utilisation dans un système d'annotation sémantique des structures anatomiques correspondant aux parties de gyri et de sillons, extraites de régions d'intérêt sélectionnées par l'utilisateur sur des images IRM du cerveau.
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Titre traduit
Representation and sharing knowledge about neuroanatomy : application to the semantic annotation of brain MRI images
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Résumé
In the context of biomedical Semantic Web, this thesis adresses two problems : the first one concerns knowledge modeling and sharing in the neuroimaging domain, and the second one concerns the interpretation and the semantic annotation of the human brain anatomical images. Hence, the thesis proposes an ontology of the human adult cerebral cortex, and its use in the semantic annotation of anatomical structures corresponding to parts of gyri and of sulci, extracted from regions of interest selected by the user on brain MRI images.
