L'embolie pulmonaire (obstruction d'une artère pulmonaire par un caillot sanguin) est la 3ᵉ cause de mortalité en Europe. Après diagnostic, les cliniciens évaluent le pronostic du patient par stratification du risque, sur lequel est basé le protocole de gestion du patient, et donc son évolution. Des études récentes ont montré que la stratification du risque basé sur l'angioscanner n'est pas bien corrélée au pronostic du patient. Étant donné que plus de 90% des embolies sont diagnostiquées par angioscanner, il est crucial d'améliorer cela afin d'améliorer la gestion des patients atteints d'embolie.

Le but de ce projet est de développer de meilleurs modèles de stratification du risque à partir de l'angioscanner. Pour cela, nous allons proposer de nouveaux biomarqueurs liés à l'embolie issus de l'angioscanner. Après validation, notre objectif est de développer le premier logiciel libre permettant d'extraire de manière automatique les biomarqueurs actuels de l'embolie ainsi que nos nouveaux biomarqueurs. Ce logiciel permettra de réduire radicalement le temps de gestion des patients et ainsi améliorer l'évolution de la maladie. À travers de cet objectif clinique ambitieux, ce projet s'intéressera à deux questions plus fondamentales. 1/ l'étude de nouveaux biomarqueurs de l'altération vasculaire suite à l'embolie. Découvrir ce nouveau type de biomarqueurs pourra ouvrir un champ de recherche clinique et, à terme, permettre la création de nouvelles directives dans le diagnostic et la prise en charge de l'embolie. 2/ le développement d'une méthode robuste et générique de segmentation d'un arbre vasculaire à partir d'images 3D basée sur une nouvelle approche de suivi de vaisseaux par apprentissage profond garantissant la connectivité de l'arbre vasculaire ainsi que la modélisation de cet arbre. L'intérêt de tels algorithmes s'étend au-delà du cadre de ce projet, car la modélisation vasculaire est la première étape de nombreux outils de diagnostic ou traitement de maladies cardiovasculaires assistés par ordinateur.