Segmentation d'IRM cardiovasculaire utilisant des méthodes d'intelligence artificielle.

par Youssef Skandarani

Projet de thèse en Instrumentation et informatique de l'image

Sous la direction de Alain Lalande.

Thèses en préparation à Bourgogne Franche-Comté , dans le cadre de École doctorale Sciences pour l'ingénieur et microtechniques (Besançon ; Dijon ; Belfort) , en partenariat avec LE2I - Laboratoire d'Electronique, d'Informatique et de l'Image (laboratoire) et de Pôle 7 - Imagerie médicale et Santé (equipe de recherche) depuis le 01-05-2018 .


  • Résumé

    Mettre en place un processus d'apprentissage profond pour résoudre le problème de la segmentation automatique des contours des ventricules cardiaques en utilisant des méthodes compatibles avec une application au sein d'une démarche clinique. La méthode sera appliquée sur des cinés IRM mais aussi sur des IRM de réhaussement tardif pour la segmentation de zones pathologiques.

  • Titre traduit

    Artificial Intelligence methods applied to cardiovascular MRI segmentation.


  • Résumé

    Tailor a Deep Learning method to tackle the issue of the automatic segmentation of cardiac ventricles' contours with a method, or a combination of methods, compatible with application in clinical practice. Mainly, the method will be applied to Cine-MRI. However, it is expected to tackle the issue of LV contours detection as diseased areas in the case of Delayed Enhancement MRI.