Informations professionnelles
      
      
        
        
            
            
            
            Statut:  Docteur ED 
            
            
            
        
      
      ED: EDITE 
      
      Unité de recherche:  Institut Pasteur (UMR3691)
Employeur: LLTech Date de debut de thèse: 14 mai 2018 Date soutenance de thèse: 7 décembre 2022 Directeur de thèse: Jean-Christophe OLIVO-MARIN (Analyse d'images biologiques) Encadrante : Vannary MEAS-YEDID (Institut Pasteur (UMR3691)) Sujet de thèse: Cancer detection in Full Field Optical Coherence Tomography images Thématique : Sciences de l’information et sciences du vivant
    
    
     
     
    
       
    
    
    
    
     
    
  
   
    
    
    
      Employeur: LLTech Date de debut de thèse: 14 mai 2018 Date soutenance de thèse: 7 décembre 2022 Directeur de thèse: Jean-Christophe OLIVO-MARIN (Analyse d'images biologiques) Encadrante : Vannary MEAS-YEDID (Institut Pasteur (UMR3691)) Sujet de thèse: Cancer detection in Full Field Optical Coherence Tomography images Thématique : Sciences de l’information et sciences du vivant
Soutenance de thèse
Données générales
                      Titre : Cancer Detection in Full Field Optical Coherence Tomography Images 
                      Date : 7 décembre 2022
                      Heure: 13:30
                      Résumé : Le cancer est un tueur silencieux, qu'il est crucial de détecter de façon précoce pour augmenter les chances de guérison et de survie.  L'imagerie bio-médicale est particulièrement utile dans la prise en charge du cancer, pour le dépistage, le diagnostic et le traitement. On propose l'utilisation d'une nouvelle famille de techniques d'imagerie, la tomographie par cohérence optique plein champ statique et dynamique, qui permettent une analyse nettement plus rapide du tissu par rapport à l'étalon-or qui est l'histopathologie.  Afin de faciliter l'interprétation par les médecins de ce nouveau contraste d'imagerie, on emploie des approches exploratoires sur plusieurs fronts: caractériser le signal interférométrique dynamique brut, fournir des méthodes d'aide au diagnostic basées sur l'apprentissage profond sur plusieurs jeux de données et essayer de décoder ces modèles de boîte noire pour obtenir une interprétation du diagnostic, pour finalement trouver des biomarqueurs spécifiques.
                      Lieu : Institut Pasteur
                  
          Rapporteurs/ Rapporteuses
| Personne | Qualité | Etablissement | 
|---|---|---|
| Mme. Mellouli-nauwynck Nedra | Maîtresse de Conférences (HDR) | Laboratoire d'Informatique Avancée de Saint-Denis | 
| M. Dokladal Petr | Chargé de recherche (HDR) | Centre de Morphologie Mathématique, MINES Paris PSL | 
Composition du jury
| Personne | Qualité | Etablissement | 
|---|---|---|
| Mme. Decaestecker Christine | Directrice de recherche | Université Libre de Bruxelles (Belgique) | 
| M. Genovesio Auguste | Directeur de recherche | Institut de Biologie de l'ENS, ENS | 
| M. Olivo-marin Jean-christophe | Directeur de recherche (HDR) | Analyse d'images biologiques, Institut Pasteur | 
| Mme. Meas-yedid Vannary | Ingénieur de recherche | Institut pasteur (UMR3691), Institut Pasteur | 
| Mme. Mellouli-nauwynck Nedra | Maîtresse de Conférences (HDR) | Laboratoire d'Informatique Avancée de Saint-Denis | 
| M. Dokladal Petr | Chargé de recherche (HDR) | Centre de Morphologie Mathématique, MINES Paris PSL |