Thèse soutenue

Gestion du cycle de vie des études multimodales de recherche biomédicale préclinique pour le partage et la réutilisation des données hétérogènes
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Auteur / Autrice : Amel Raboudi-Souilem
Direction : Benoît EynardBertrand Tavitian
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Génie Industriel : Unité de recherche en Mécanique - Laboratoire Roberval (FRE UTC - CNRS 2012)
Date : Soutenance le 31/03/2021
Etablissement(s) : Compiègne
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale 71, Sciences pour l'ingénieur (Compiègne)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Unité de recherche en mécanique acoustique et matériaux / Laboratoire Roberval

Résumé

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La recherche biomédicale se caractérise par des évolutions fréquentes de méthodes, de types de données et de personnel. Il en résulte une hétérogénéité importante des données de recherche : multisources, multimodales, pluridisciplinaires, multisites, etc. L’hétérogénéité freine le partage et la réutilisation de données scientifiques puisque la confiance dans celles-ci et leur compréhension sont en jeu. Pour améliorer la confiance dans les données, nous avons appliqué aux études de recherche biomédicale le paradigme de gestion du cycle de vie, basé sur une solution de « Product Lifecycle Management » (PLM) qui a son origine dans l’industrie manufacturière. Ainsi, nous proposons une démarche de gestion de données, avec un maximum de traçabilité de la provenance des données, tout au long du cycle de vie d’une étude de recherche biomédicale. Quant à l’amélioration de la compréhension des données, nous nous sommes focalisés sur la mise en place d’une interopérabilité sémantique entre les terminologies vernaculaires utilisées par les équipes de recherche d’un côté, et les standards, terminologies et ontologies (i.e. Systèmes d’Organisation de Connaissances (KOS)) publiées et reconnues par la communauté, de l’autre côté. Nous avons conduit nos recherches dans le Laboratoire de Recherche en Imagerie (LRI), spécialisé en recherche préclinique sur le petit animal, du centre de recherche PARCC. Le résultat est une ontologie multi-niveaux implémentée sur un système de BMS-LM (pour BioMedical Study – Lifecycle Management par analogie au PLM). Pour valider notre proposition, nous avons procédé à l’intégration des données et calculs scientifiques du laboratoire LRI dans le système BMS-LM. Nous avons appliqué nos méthodes à (1) des données issues de modalités différentes (TEP-TDM, Histologie, Protéomique) et (2) deux calculs scientifiques au laboratoire LRI : un premier pour la quantification de tissues histologiques et un deuxième pour l’analyse de la Réponse Impulsionnelle (RI) du coeur en imagerie TEP-TDM.