
Sciences & Société
Soutenance de thèse : Jiging Huang
Virtual liver biopsy for Chronic liver disease monitoring by using mpMRI-based radiomic
Doctorant : Jiging Huang
Laboratoire INSA : CREATIS
Ecole doctorale : ED205 EDISS
Chronic liver disease (CLD) represents a broad spectrum of diseases involving different etiologies. These diseases are characterized by histological features such as inflammation, fibrosis, steatosis, ballooning, or iron overload. Among them, inflammation plays a critical role in the early liver fibrosis process, and fibrosis affects the CLD prognosis and treatment strategy. Although liver biopsy is the gold standard for the diagnosis of CLD, Its invasiveness limits its clinical use. Therefore, an alternative noninvasive, sensitive, and specific remains an unmet medical need.
Magnetic resonance imaging (MRI), especially with diffusion-weighted imaging (DWI) appears currently as an interesting imaging technique to detect CLD-related features. The objective of this thesis is to develop the concept of virtual biopsy to grade inflammation and fibrosis in CLD. To achieve this, the thesis is divided into two parts.
Firstly, using IVIM single sequence study, we studied the standard and advanced DWI’s parameters with different fitting approaches and diffusion models, and then the relationship between CLD- related features and DWI parameters were investigated. Significant differences were found between the groups with different degrees of fibrosis. The top four significant differences parameters were selected to build classifiers to characterize fibrosis.
Secondly, from multiple MRI sequences, a radiomics approach involving extraction of several feature combinations from conventional T1w or T2w images as well as proton density fat fraction, T2* and diffusion parameter maps was investigated. The best combinations were then searched to classify inflammation and fibrosis using random forest.
This study validated the utilization of multiparametric MRI for fibrosis and inflammation severity grading and proposed two effective classifiers for them.
Informations complémentaires
-
Amphithéatre Chappe - Bâtiment Hedy Lamarr - Villeurbanne
Derniers évènements
UNITECH - Assemblée générale 2025
Du 31 aoû au 05 sep
Sciences & Société
Soutenance de thèse : Franck Nicolet
Emissions codées simultannées en synthèse d'ouverture pour l'imagerie ultrasonore
Doctorant : Franck Nicolet
Laboratoire INSA : CREATIS
Ecole doctorale : ED160 EEA
Dans sa forme conventionnelle, l’imagerie ultrasonore focalisée, la cadence d’image est limitée à quelques dizaines d’images par seconde. Durant les deux dernières décennies, l’imagerie ultrasonore a connu une véritable révolution avec l’apparition de l’imagerie dite ultrarapide, permettant d’imager avec une cadence d’image de plusieurs milliers d’images par seconde. Cette augmentation de la cadence d’image a permis l’émergence de nouveaux modes d’imagerie ultrasonores tels que l’imagerie fonctionnelle ou paramétrique, proposant de nouveaux outils de diagnostic pour les cliniciens. Cependant, toutes les méthodes d’imagerie ultrasonore ultrarapide souffrent d’un compromis entre cadence et qualité d’image.
Dans ce contexte, l’objectif principal de cette thèse est de développer des méthodes d’acquisition et de reconstruction d’images ultrasonore permettant d’optimiser la cadence d’image sans dégradation de la qualité. Pour cela, les émissions codées, dérivées des télécommunications et de l’imagerie RADAR, sont utilisées. L’axe principal de cette thèse concerne l’augmentation de la cadence d’image en imagerie ultrasonore par synthèse d’ouverture (STA). Classiquement, cette méthode d’imagerie permet d’atteindre une grande qualité d’image mais souffre d’une cadence d’image réduite. Le principe développé dans cette thèse consiste à activer simultanément plusieurs émetteurs en appliquant un encodage spatio-temporel à ces derniers. En utilisant cette méthode, nous montrons dans le chapitre V qu’un gain en cadence d’image d’un facteur 5 peut être atteint lors d’acquisitions expérimentales, sans dégradation de la qualité d’image. Un second axe investigué dans cette thèse consiste à augmenter la cadence d’image en imagerie par ondes planes (PWI) par l’émission simultanée de plusieurs ondes planes codées. Cet axe est décrit dans le chapitre VI. Un modèle direct est décrit et utilisé pour résoudre le problème inverse associé afin de reconstruire le milieu imagé. Dans ce chapitre, nous montrons que cette méthode permet d’améliorer simultanément la cadence et la qualité d’image lors d’acquisitions expérimentales.
Informations complémentaires
-
Amphithéatre Chappe - Bâtiment Hedy Lamarr - Villeurbanne
Derniers évènements
UNITECH - Assemblée générale 2025
Du 31 aoû au 05 sep
Sciences & Société
Soutenance de thèse : Laure VERGNAUD
Dosimetry for 177Lu and 90Y radionuclide therapies through imaging and Monte Carlo simulations
Doctorante : Laure VERGNAUD
Laboratoire INSA : CREATIS
Ecole doctorale : EDA160 : Électronique, Électrotechnique, Automatique
La radiothérapie interne vectorisée est un nouveau type de traitement contre le cancer qui consiste à injecter par intraveineuse un médicament radioactif qui va venir se fixer aux cellules tumorales, être internalisé et les détruire. Il est composé d’un radioisotope (ici le 177Lu) et d’un vecteur sélectionné selon le type de récepteurs sur-exprimés par les cellules tumorales. Ce traitement a démontré son efficacité pour les tumeurs neuroendocrines de l’intestin moyen, progressives et avancées (TNE) et pour les cancers de la prostate métastatiques résistants à la castration.
Cependant, les plans de traitement sont standardisés alors que des études ont montrées que les doses absorbées par les organes à risque et les tumeurs diffèrent d’un patient à un autre. Afin de pouvoir les personnaliser, il est donc nécessaire d’estimer les doses absorbées et de les mettre en regard avec les toxicités et l’efficacité du traitement comme cela est fait en radioembolisation (injection intra-hépatique de microsphères d’90Y).
La dosimétrie est réalisée à partir de la biodistribution du médicament au cours du temps obtenue grâce à une gamma caméra. Cependant, les nombres et les temps d’acquisitions sont conditionnés par les contraintes cliniques. C’est pourquoi, la première contribution a eu pour objectf de fournir un workflow dosimétrique s’adaptant au nombre d’acquisitions disponibles pour les thérapies au 177Lu-DOTATATE (TNE).
Plus récemment, les gamma caméras CZT ont permis de réduire les durées d’acquisition tout en conservant la qualité de l’image. Une seconde contribution a consisté à évaluer les performances quantitatives de ce type de caméra pour la dosimétrie au 177Lu avant de réaliser la dosimétrie des patients traités au 177Lu-PSMA (cancer de la prostate) dont les résultats préliminaires sont disponibles.
Enfin, l’impact de la correction du mouvement respiratoire sur la dosimétrie prédictive en radioembolisation a été évalué (3ième contribution).
Informations complémentaires
-
Salle Requin, Cheney D, Centre Léon Bérard (Lyon)
Derniers évènements
UNITECH - Assemblée générale 2025
Du 31 aoû au 05 sep
Sciences & Société
Soutenance de thèse : Yamil VINDAS-YASSINE
Weakly-supervised learning for emboli characterization with Transcranial Doppler (TCD) monitoring
Doctorant : Yamil VINDAS-YASSINE
Laboratoire INSA : CREATIS
Ecole doctorale : ED160 : Electronique, Electrotechnique, Automatique
This thesis focuses on the classification and characterization of high intensity transient signals coming from portable transcranial Doppler (TCD) ultrasound devices. The main objective is to help clinicians identify solid and gaseous emboli from artifacts generated during TCD monitoring sessions. In fact, emboli are solid or gaseous particles that can circulate in the cerebral arteries, sometimes blocking them and causing ischemic stroke. However, the identification and classification of HITS between solid embolus, gaseous embolus, and artifacts is not evident and require important expert knowledge. Therefore, its detection, classification and characterization are key factors to improve patient management in healthcare centers. In this work, we propose deep learning models capable of doing an accurate classification between solid embolus, gaseous embolus, and artifacts, with limited memory and energy consumption. More precisely, for HITS classification, to our knowledge, our work is the only one proposing an in vivo classification of portable TCD HITS between solid embolus, gaseous embolus, and artifacts. The main contributions of this work are the following. Firstly, we proposed a semi-automatic data annotation method based on local quality metrics with controlled annotation error, allowing to quickly label a large dataset, using a small number of labeled samples [1, 2]. Secondly, we propose a hybrid guided and regularized multi- feature classification model allowing to accurately classify HITS, simultaneously taking advantage of the raw Doppler signal, and its time-frequency representation [3, 4]. Finally, we proposed new model compression techniques based on pruning and extreme quantization, allowing to reduce the memory requirements of the trained models, as well as the energy consumption. Finally, as we worked in close cooperation with Atys Medical, manufacturer of portable TCD devices, we were able to incorporate our developed models into their data management software.
Informations complémentaires
-
Amphithéâtre Emilie du Châtelet (Bibliothèque Marie Curie) - Villeurbanne
Derniers évènements
UNITECH - Assemblée générale 2025
Du 31 aoû au 05 sep
Sciences & Société
Soutenance de thèse : Paul NOBRE
Sondes et capteurs de champs électromagnétiques à liaisons optiques pour la sécurité en IRM
Doctorant : Paul NOBRE
Laboratoire INSA : CREATIS
Ecole doctorale : ED205 : Ecole doctorale interdisciplinaire sciences-santé
L’imagerie par résonance magnétique est une méthode d’imagerie non-invasive et présentant peu de risque mais qui nécessite néanmoins des précautions. Ainsi, les conditions qui permettent d’assurer la sécurité du patient restreignent ou contraignent l’accès de porteurs d’implants et limitent certaines applications, comme l’imagerie endoluminale. Le champ magnétique radiofréquence impulsionnel peut induire des effets dans les éléments conducteurs qui constituent ou relient le capteur et augmenter localement le dépôt d’énergie dans les tissus. Or, l’imagerie endoluminale permettrait par exemple d’améliorer la prise en charge des malades atteints d’un cancer colorectal par l’analyse pariétale de l’intestin. Dans ce contexte, l’objectif principal de la thèse est d’évaluer la faisabilité de la transmission optique du signal RMN pour remplacer les câbles coaxiaux. La conversion électrooptique étudiée est la modulation d’état de la polarisation, qui présente l’avantage d’être passive. La principale difficulté identifiée est de conserver le rapport signal sur bruit du signal dans un environnement et des contraintes à la fois compatible avec l’IRM et les conditions endoluminales. L’étude des sources de bruit a permis dans un premier temps de proposer une configuration optique fournissant, sans les contraintes endoluminales, une image similaire à la transmission galvanique et conduisant à des pistes d’amélioration quantifiables pour une extension à l’endoluminal pour s’affranchir des risques liés à la présence d’une connexion galvanique. Un deuxième axe de recherche concerne l’estimation directe du champ électrique et la validation des sondes optiques de champ électrique Kapteos pour les mesures de débit d’absorption spécifique (DAS) en IRM. Le DAS est une donnée clef pour garantir la sécurité du patient, et les méthodes prédictives numériques doivent être corrélées à des mesures in-situ. Des mesures ont été réalisés à 7 et 11,7T dans des fantômes calibrés, démontrant l’absence de perturbation introduite par la sonde et l’intérêt des mesures locales et vectorielles du champ électrique.
Informations complémentaires
-
Amphi ISTIL de Polytech Lyon (Villeurbanne)
Derniers évènements
UNITECH - Assemblée générale 2025
Du 31 aoû au 05 sep
Sciences & Société
Meet & Fabrik 2023 : Table ronde "Réduire l'impact environnemental de la recherche"
Comment réduire l'impact des activités de recherche sur l'environnement ? Venez répondre à cette question le 7 juin autour d'une table ronde organisée par la Fabrique de l'Innovation dans le cadre de l'événement Meet&Fabrik !
Comme tous les secteurs, la recherche est elle aussi soumise à des enjeux de réduction de son empreinte carbone. Comment accompagner cette transition ? A travers les témoignages d'acteurs de la recherche publique, mais également privée, découvrez plusieurs leviers d'action : réduction des dépenses énergétiques via un plan de sobriété, sensibilisation des équipes de recherche pour faire évoluer leurs pratiques vers des comportements plus écoresponsables, analyse du cycle de vie... Inscriptions gratuites
Informations complémentaires
- fabrique.innovation@universite-lyon.fr
- https://meetfabrik.universite-lyon.fr/reduire-l-impact-environnemental-de-la-recherche-296826.kjsp?RH=meet_prog&LANGUE=0
-
Fabrique de l'Innovation, 28-30 Avenue Gaston Berger, 69100 Villeurbanne
Derniers évènements
UNITECH - Assemblée générale 2025
Du 31 aoû au 05 sep
Sciences & Société
Soutenance de thèse : Feng HE
Configurable Convolutional Neural Networks: Applications to Breast Cancer Explainable Classification and Display Panel Defect Detection
Doctorant : Feng HE
Laboratoire INSA : CREATIS
Ecole doctorale : ED160 : Electronique, Electrotechnique, Automatique
Current deep learning methods such as convolutional neural networks (CNNs) are often dedicated to a specific task and object; they are generally fixed in network architecture, which limits their generalizability and prevents them from addressing multiple scenarios with different objectives. To achieve both the explainable classification of breast cancer and the online defect detection of display panels, we propose a configurable convolutional neural network (ConfigNet) capable of being transformed into different configurations according to the tasks and objects in question. The ConfigNet presents two main functional configurations. The first is composed of a feature extraction module (FEM), a decision map generator (DMG) and a classifier; it is devoted to image explainable classification, for which we propose two DMG structures and a weighted average pooling (WAP) classifier for histopathological breast cancer images. The second is an encoder- decoder configuration devoted to object segmentation and localization. In this second configuration, we propose an efficiency-favored decoder and an element-wise feature fusion module (EFFM) guiding the skip connection between the encoder and decoder for online defect detection of display panels. In addition, we develop a spatial and channel attention-guided feature fusion module (SCAFFM) and a bottleneck-structured decoder for breast tumor segmentation. The FEM or encoder in these two configurations is constructed through transfer learning from existing CNNs having deep convolutional layers.
Informations complémentaires
-
Salle Prince Valiant bâtiment Jules VERNE, Département Génie Industriel, rez-de-chaussée (Villeurbanne).
Derniers évènements
UNITECH - Assemblée générale 2025
Du 31 aoû au 05 sep
Sciences & Société
Soutenance de l'Habilitation à Diriger des Recherches en sciences : Thomas Grenier
Soutenance publique
Maître de conférences : Thomas Grenier
Laboratoire INSA : CREATIS
Rapporteurs :
- MACAIRE Ludovic PU (HDR) Université de Lille
- PETITJEAN Caroline PU (HDR) Université de Rouen Normandie Madame VINCENT Nicole PU (HDR) Université Paris Cité
Jury :
- BENOIT-CATTIN Hugues PU (HDR) INSA Lyon
- DUCOTTET Christophe PU (HDR)– Université Jean Monnet
- GUTTMANN Charles R.G. Associate Professor of Radiology, Harvard Medical School
- MACAIRE Ludovic PU (HDR) Université de Lille
- PERRIN Emmanuel PU (HDR) UCBL
- PETITJEAN Caroline PU (HDR) Université de Rouen Normandie
- VINCENT Nicole PU (HDR) Université Paris Cité
Informations complémentaires
-
Amphithéâtre AE1 Bâtiment Gustave Ferrié - département Génie Electrique - Villeurbanne
Derniers évènements
UNITECH - Assemblée générale 2025
Du 31 aoû au 05 sep
Sciences & Société
Soutenance de thèse : Louise FRIOT--GIROUX
Méthodes de reconstruction avancées en tomographie dentaire par faisceau conique
Doctorante : Louise FRIOT--GIROUX
Laboratoire INSA : CREATIS
Ecole doctorale : ED160 : Electronique, Electrotechnique, Automatique
La tomographie par rayons X est une technique très utilisée en imagerie médicale pour observer les structures anatomiques des patients. A partir de mesures de l’absorption des rayons X par les tissus, un processus de reconstruction permet d’obtenir des images du volume observé. En imagerie dentaire, le CBCT utilise un faisceau de rayons X conique et permet d’imager rapidement le volume 3D de la mâchoire. L’exposition aux rayons X est cependant dangereuse pour la santé, et l’enjeu principal de la tomographie X est d’obtenir des images de bonne qualité avec une dose minimale.
Les méthodes analytiques offrent des reconstructions rapides mais peu robustes lorsque les projections sont bruitées ou en faible nombre. Les méthodes itératives donnent la possibilité de prendre en compte la modélisation physique du problème et des connaissances a priori sur le volume. Récemment, l’essor des méthodes d’apprentissage profond et leur application au traitement des images ont suggéré de nouvelles pistes de recherche en tomographie.
L’objectif de cette thèse est d’implémenter des méthodes de reconstruction fiables et efficaces pour la reconstruction tomographique faible dose en imagerie dentaire.
Trois algorithmes itératifs, appliquant une régularisation par variation totale, ont été implémentés et appliqués sur fantômes et données réelles faibles doses. Les résultats ont montré la supériorité des méthodes itératives sur les méthodes analytiques.
Nous avons également testé les méthodes d’apprentissage profond en reconstruction tomographique. Des réseaux ont été entraînés de manière supervisée pour améliorer la qualité des images reconstruites avec faible dose. Les résultats ont été comparés avec ceux d’une méthode itérative.
Différentes méthodes de reconstruction tomographique ont été appliquées sur fantômes et données réelles. Les méthodes itératives ont montré de meilleurs résultats que la méthode analytique. Les méthodes d’apprentissage profond, s’appliquent sur reconstruction analytiques et surpassent les méthodes itératives en termes de temps de reconstruction, avec une meilleure qualité d’images.
Informations complémentaires
-
Amphithéâtre de la BU Sciences - https://insa-lyon-fr.zoom.us/j/92154115802 (Villeurbanne)
Derniers évènements
UNITECH - Assemblée générale 2025
Du 31 aoû au 05 sep
Sciences & Société
Soutenance de thèse : Charles JABOUR
Estimation de la résistance coronarienne par analyse du réseau vasculaire du fond de l'œil
Doctorant : Charles JABOUR
Laboratoire INSA : CREATIS
Ecole doctorale : EDA162 MEGA
La plupart des maladies coronariennes sont liées à la présence d’une sténose, qui entrave l’écoulement coronaire. Le diagnostic repose généralement sur la caractérisation de cette sténose et néglige la microcirculation coronarienne, caractérisée par sa résistance et sa réserve de débit. Dans cette thèse, nous proposons d’analyser la microvascularisation de l’œil pour estimer celle du cœur.
Pour ce faire, nous avons utilisé la base de données COREYE. Elle associe des mesures de résistance coronarienne basale (BMR), en hyperhémie (HMR) et de réserve de débit coronaire (CFR) à 124 images de la perfusion rétinienne et de la choriocapillaire. Une base supplémentaire de données de rétinopathie radique nous a permis de valider les différentes étapes de notre méthodologie.
L’analyse des images a d’abord nécessité de segmenter des régions d’intérêt : le réseau vasculaire et la zone avasculaire centrale (ZAC) dans la rétine, et la perfusion dans la choriocapillaire. En particulier, notre méthode d’extraction de la ZAC par apprentissage profond, sous une contrainte basée sur la distance de Hausdorff, a produit des segmentations de formes concordant avec les annotations d’experts. Nous avons ensuite extrait des descripteurs de ces régions.
Par recherche exhaustive, nous avons sélectionné les meilleurs descripteurs pour nos différentes tâches de prédiction. Nos prédictions de grade rétinopathie radique se sont appuyées sur des descripteurs de chaque région. Elles se sont montrées robustes pour les grades les plus sévères.
Nous avons classé la BMR, HMR et CFR en valeurs hautes et basses, à partir de descripteurs oculaires anatomiques, et démographiques. Les prédictions de HMR et CFR se sont démarquées par leur généralisation à de nouvelles données. Seule la CFR a bénéficié des descripteurs démographiques. Nos recherches exhaustives ont mis en évidence l’importance des flow voids dans ces estimations. Ces résultats tendent à montrer qu’une estimation des résistance et réserve coronaires est possible par analyse ophtalmique.
Informations complémentaires
-
Salle de conférence de la Bibliothèque Universitaire de Sciences - (BU Lyon1) (Villeurbanne)