Assimilation de données images pour la personnalisation d'un modèle électromécanique du coeur

par Florence Billet

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Hervé Delingette et de Nicholas Ayache.

Soutenue en 2010

à Nice .


  • Résumé

    Les données cliniques disponibles pour le diagnostic et la planification de thérapies sont de plus en plus variées et complexes, ce qui apporte des informations plus riches, mais rend la tâche du médecin difficile. Les modèles informatiques de cœur peuvent intégrer et analyser ces données en s’adaptant à chaque patient de manière à proposer au médecin une vue intégrée ainsi que des paramètres intrinsèques. Cependant, il faut pour cela mettre en place des méthodes d’ajustement automatique de ces modèles mathématiques aux données du patient. Dans cette thèse, nous proposons une méthodologie pour personnaliser un modèle électromécanique à partir de séquences temporelles d’images volumiques telles que des séquences ciné-IRM ou scanner. Cette personnalisation consiste en l’estimation du mouvement cardiaque et des paramètres de contractilité du modèle électromécanique. Cette thèse pose des bases de la personnalisation du modèle électromécanique du cœur et ouvre des perspectives pour l’optimisation des traitements selon le patient considéré.

  • Titre traduit

    Assimilation of image data for the personalisation of an electromechanical model of the heart


  • Résumé

    Clinical data is more complex, with an explosion of imaging technique and measurements. Numeric heart models can integrate and analyse these various data by adapting (personalising) them to each patient. These personalised models aim to improve the diagnosis and to find the therapies (e. G. Pacing location and delays to cardiac resynchronisation therapy) that are best suited for each patient. This thesis proposes a framework to personalise an electromechanical model from time series of 3D images (such as cine-MRI or CT-scan). This personalisation consists in estimating the state of the heart model (i. E. Position/velocity) together with the electrical and mechanical parameters of the given electromechanical model. In this thesis, we mainly focus on estimation of the cardiac motion and of the parameters of contractility of the model. This work is a first step towards the complete personalisation of the heart model and opens up possibilities for the optimisation of a therapy for each patient.

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Informations

  • Détails : 1 vol. (317 p.)
  • Annexes : Bibliogr. p. [305]-317

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  • Bibliothèque : Université Nice Sophia Antipolis. Service commun de la documentation. Bibliothèque Sciences.
  • Non disponible pour le PEB
  • Cote : 10NICE4029
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