Florent Marie :"COLISEUM-3D: Une plate-forme innovante pour la segmentation d'images médicales par Raisonnement à Partir de Cas (RàPC) et méthodes d'apprentissage de type Deep Learning"

Travaux de thèse de Florent Marie : "COLISEUM-3D: Une plate-forme innovante pour la segmentation d'images médicales par Raisonnement à Partir de Cas (RàPC) et méthodes d'apprentissage de type Deep Learning"

Résumé : 

Le néphroblastome (ou tumeur de Wilms) touche le rein et est la tumeur cancéreuse abdominale infantile la plus fréquente. Lors de la thérapie, il est recommandé de préserver au mieux les fonctions rénales en sauvegardant le rein pathologique sous certaines conditions. L'information issue de l'imagerie est importante pour déterminer précisément ces conditions, mais nécessite idéalement une segmentation des images scanners. Cette tâche étant très chronophage, il est courant que cette information ne soit pas exploitée pleinement. L'Intelligence Artificielle (IA) représente une voie prometteuse pour l'automatisation des segmentations mais elle requiert généralement une grande quantité de données d'apprentissage. En particulier, le Raisonnement à Partir de Cas (R_aPC) est une approche IA orientée connaissance qui intègre une connaissance métier et une adaptation d'une solution existante pour optimiser la résolution d'un nouveau problème. Les réseaux de neurones convolutifs (CNN) forment quant à eux une approche purement basée sur l'expérience. Nous proposons un système de RàPC couplé à un algorithme de croissance de régions pour réaliser la segmentation de reins déformés par un néphroblastome. En parallèle, une méthode d'entraînement pour des CNN, intitulée OV 2ASSION, est également proposée pour la segmentation de la tumeur. Les deux approches ont pour but de pallier un manque de données d'apprentissage (peu de segmentations de néphroblastomes et de reins pathologiques sont disponibles). Les évaluations montrent de bonnes performances avec des segmentations calculées proches de celles faites par les radiologues et les chirurgiens.

Composition du jury :

1. Jean LIEBER Rapporteur MCF HDR, LORIA INRIA Lorraine
2. Jean-Philippe THIRAN Rapporteur Prof., EPFL
3. Hugues TALBOT Examinateur Prof., CentraleSupelec Inria Saclay
4. Frédéric AUBER Examinateur Prof., UBFC CHRUB
5. Jean-Christophe LAPAYRE Directeur Prof., Univ. de Bourgogne/Franche-Comté
6. Julien HENRIET Co-encadrant MCF, Univ. de Bourgogne/Franche-Comté

Localisation : Amphithéâtre B - Bâtiment B UFR-ST), 16 route de Gray, 25000 Besançon