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.

Malgré le boom de l’intelligence artificielle (IA), cette dernière peine à s’imposer en imagerie médicale car elle requiert de larges bases de données souvent indisponibles.

Ce projet propose de mélanger des méthodes classiques (variationnelles) et de l’apprentissage profond (IA) en utilisant des images simulées permettant de contourner le manque crucial de données. L’application principale envisagée est la détection de vaisseaux sanguins pour une meilleure prise en charge des suites de l’AVC.