Les cardiomyopathies chroniques non ischémiques (CMNI) sont un groupe complexe de maladies cardiaques représentant 40 % des patients en insuffisance cardiaque. La difficulté de classification, de diagnostic et de traitement est due à leur caractère multifactoriel et à la variabilité clinique. Les sous-types majeurs sont les cardiomyopathies dilatées et hypertrophiques (CMD et CMH), chacune présentant des caractéristiques distinctes. Ces maladies peuvent évoluer vers l'insuffisance cardiaque et comportent un risque d'arythmies cardiaques, y compris la mort subite.

Nous souhaitons développer un concept où la physique, l'informatique et les mathématiques appliquées permettront d’imager plus rapidement qu'avec les techniques classiques. Pour ce faire, nous proposons de façonner la lumière avec des modulateurs spatiaux de lumière, ce qui permettra d'acquérir plusieurs pixels à la fois et fournira des rapports signal/bruit améliorés. Inspirés par les avancées récentes en intelligence artificielle, nous développerons des réseaux de neurones capable de reconstruire des images à haute résolution spectrale en temps réel.

Cardiac valve diseases are known to be an important public-health problem. Mitral Valve (MV) regurgitation (MR), also known as mitral insufficiency, is one of the most important of them. The regurgitation is either caused by a pathology of the valve itself (primary MR), or it is the consequence of a pathology of the myocardium (secondary MR).

Ce projet propose de simuler des images avec un fort degré de réalisme physiologique dans le cadre de l'AVC, dans le but de créer des jeux de données suffisamment grands pour permettre aux approches d'apprentissage automatique d'être efficaces.

Pour ce faire, ce projet vise une simulation qui intègre la mécanique des fluides dans la lumière vasculaire spécifique au patient extrait à partir de données d'angiographie tridimensionnelle.

La détection des emboles est un sujet majeur en matière de prévention des AVC.