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11 déc
11/12/2019 14:00

Sciences & Société

Soutenance de thèse : Sarah LECLERC

Automatisation de la segmentation sémantique de structures cardiaques en imagerie ultrasonore par apprentissage supervisé

Doctorante : Sarah LECLERC

Laboratoire INSA : CREATIS
Ecole doctorale : EDA 160 : Electronique, Electrotechnique, Automatique (EEA)

La segmentation des structures du coeur en imagerie ultrasonore est rendue difficile par la faible qualité des images, notamment le manque de frontières nettes dans les images échocardiographiques 2D et 3D. Cette modalité temps-réelle et bas coût est néanmoins la plus utilisée de nos jours pour contrôler l’état des patients et réaliser le diagnostique clinique. L’état de l’art révèle que pour pallier au manque d’information dans les images, les méthodes les plus performantes jusqu’alors recouraient à l’intégration d’informations a priori sur les formes recherchées, ce qui réduit le potentiel d’adaptation de l’algorithme, ou en identifiant manuellement des points clés, ce qui rend le processus non reproductible. Dans cette thèse, nous proposons divers algorithmes à base d’apprentissage supervisé, c’est-à-dire que la résolution du problème est automatiquement déduite et construite à l’aide de données résolues par des cardiologistes experts. Grâce à la construction d’une base de données et d’une plateforme d’évaluation dédiées au projet, nous prouvons le fort potentiel clinique des méthodes par apprentissage profond, ainsi que la possibilité de rendre ces méthodes plus robustes encore en incorporant la détection automatique de la région d’intérêt.

Informations complémentaires

  • Amphithéâtre Emilie du Châtelet - Bibliothèque Marie Curie - INSA Lyon