Description
Date depot: 13 décembre 2021
Titre: Combiner apprentissage par transfert et traitement d’images conventionnel pour explorer finement et quantifier l’hémodynamique des flux circulants dans les cavités cardiaques du cœur gauche.
Directrice de thèse:
Nadjia KACHENOURA (LIB)
Encadrant :
Thomas DIETENBECK (LIB)
Domaine scientifique: Sciences pour l'ingénieur
Thématique CNRS : Images et vision
Resumé: Ce travail s’effectuera au sein de l’équipe d’imagerie cardiovasculaire du Laboratoire d’Imagerie Biomédicale (LIB, Sorbonne université) dans le cadre du projet H2020 Maestria et sous la direction de Mme Nadjia Kachenoura. Il aura pour objectifs : 1) de mettre au point une stratégie d’apprentissage par transfert pour segmenter les images très complexes de flux 4D (flux sanguins dans les diverses cavités du cœur imagés en 3D et dans le temps au cours d’un cycle cardiaque), après avoir initialement entrainé le réseau sur les images dynamiques et hautement résolues du cœur, 2) d’implémenter des méthodes de quantification de l’hémodynamique interne au cœur gauche (oreillette + ventricule) à appliquer sur les champs de vecteurs des flux sanguins préalablement segmentés au cours de l’objectif 1. Ces paramètres quantitatifs comprendront : les gradients de pression dans les cavités cardiaques, la formation de vortex et de zones de stases (stagnation du sang responsable de thrombus), ainsi que la vitesse de propagation de l’onde de flux.
En plus de ces travaux sur données acquises aux cours de protocoles de recherche clinique sur l’homme, le candidat aura accès à des données d’IRM sur gros animal afin de valider les concepts hémodynamiques.
Doctorant.e: Leite Jonas