Auteur / Autrice : | Allan Alves Fattori alves | |
Direction : | Rachid Jennane | |
Type : | Projet de thèse | |
Discipline(s) : | Aspects moléculaires et cellulaires de la biologie | |
Date : | Inscription en doctorat le | Soutenance le 25/02/2019 |
Etablissement(s) : | Orléans | |
Ecole(s) doctorale(s) : | École doctorale Santé, Sciences Biologiques et Chimie du Vivant (Centre-Val de Loire) | |
Partenaire(s) de recherche : | Laboratoire : Imagerie multimodale multiéchelle et modélisation du tissu osseux et articulaire (Orléans ; 2012-2022) | |
Jury : | Président / Présidente : Sergio Barbosa Duarte | |
Examinateurs / Examinatrices : Rachid Jennane, Diana Rodrigues Pina, Antoine Vacavant, Odemir Martinez Bruno | ||
Rapporteurs / Rapporteuses : Antoine Vacavant, Odemir Martinez Bruno |
Mots clés
Résumé
LAccident Vasculaire Cerebral (AVC) est l'une des principales causes de décès dans le monde. Au Brésil, les AVC sont la cause principale de décès. En 2009, ils étaient responsables de 10,2% des décès enregistrés. Le scanner et l'Imagerie par Résonance Magnétique (IRM) sont les deux principales techniques d'imagerie utilisées pour détecter les AVC. Lexamen par scanner a un coût inférieur et une plus grande accessibilité à la population, il reste donc la principale méthode de diagnostic. Dans la plupart des cas, l'évaluation de la région cérébrale compromise est effectuée de manière subjective et peut entraîner des difficultés pour déterminer la région atteinte. Ce travail de thèse propose une approche basée sur un algorithme permettant de mettre en évidence les régions atteintes dAVC ischémique dans les examens de scanner rétrospectifs. Différentes méthodes de traitement des images ont été utilisées pour réhausser les régions des tissus ischémiques. Afin de permettre aux médecins moins expérimentés de détecter de manière fiable les signes précoces AVC, une nouvelle approche est proposée pour améliorer la perception visuelle de laccident ischémique cérébral sur des images scanner. Une série de 41 images scanner rétrospectifs ont été utilisées, réparties en 25 cas dAVC ischémiques et 16 patients normaux. Les cas d'AVC ont été obtenus dans les 4,5 heures suivant l'apparition des symptômes. Après la sélection des coupes importantes, une moyenne d'image est effectuée pour réduire le bruit. Ensuite, un modèle de décomposition variationnelle est appliqué afin de conserver la composante pertinente de l'image. Enfin, un algorithme dexpectation-maximisation est appliqué afin de générer des images rehaussées. Un test est proposé afin dévaluer la performance des observateurs dans un environnement clinique avec et sans l'aide d'images rehaussées. La sensibilité globale de l'analyse de l'observateur a été améliorée de 64,5% à 89,6% et la spécificité de 83,3% à 91,7%. Ces résultats montrent l'importance d'un outil informatique d'aide à la décision en neuroradiologie, notamment dans les situations critiques telles que le diagnostic d'accident ischémique cérébral.