Thèse soutenue

Fusion d’images multimodales pour l’assistance de procédures d’électrophysiologie cardiaque

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Auteur / Autrice : Nicolas Courtial
Direction : Mireille GarreauAntoine Simon
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Signal, image, vision
Date : Soutenance le 19/03/2020
Etablissement(s) : Rennes 1
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Mathématiques et sciences et technologies de l'information et de la communication (Rennes)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire Traitement du Signal et de l'Image (1969-.... ; Rennes)

Résumé

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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.