Traore, Lamine
[Author]
;
Paris 6
[Contributor];
Kergosien, Yannick
[Contributor];
Racoceanu, Daniel
[Contributor]
Semantic modeling of an histopathology image exploration and analysis tool ; Modélisation sémantique d'un outil d'analyse et d'exploration d'images histopathologiques
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Media type:
E-Book;
Electronic Thesis;
Text
Title:
Semantic modeling of an histopathology image exploration and analysis tool ; Modélisation sémantique d'un outil d'analyse et d'exploration d'images histopathologiques
Footnote:
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Description:
La formalisation des données cliniques est réalisée et adoptée dans plusieurs domaines de la santé comme la prévention des erreurs médicales, la standardisation, les guides de bonnes pratiques et de recommandations. Cependant, la communauté n'arrive pas encore à tirer pleinement profit de la valeur de ces données. Le problème majeur reste la difficulté à intégrer ces données et des services sémantiques associés au profit de la qualité de soins. Objectif L'objectif méthodologique de ce travail consiste à formaliser, traiter et intégrer les connaissances d'histopathologie et d'imagerie basées sur des protocoles standardisés, des référentiels et en utilisant les langages du web sémantique. L'objectif applicatif est de valoriser ces connaissances dans une plateforme pour faciliter l'exploration des lames virtuelles (LV), améliorer la collaboration entre pathologistes et fiabiliser les systèmes d'aide à la décision dans le cadre spécifique du diagnostic du cancer du sein. Il est important de préciser que notre but n'est pas de remplacer le clinicien, mais plutôt de l'accompagner et de faciliter ses lourdes tâches quotidiennes : le dernier mot reste aux pathologistes. Approche Nous avons adopté une approche transversale pour la représentation formelle des connaissances d'histopathologie et d'imagerie dans le processus de gradation du cancer. Cette formalisation s'appuie sur les technologies du web sémantique. ; Semantic modelling of a histopathology image exploration and analysis tool. Recently, anatomic pathology (AP) has seen the introduction of several tools such as high-resolution histopathological slide scanners, efficient software viewers for large-scale histopathological images and virtual slide technologies. These initiatives created the conditions for a broader adoption of computer-aided diagnosis based on whole slide images (WSI) with the hope of a possible contribution to decreasing inter-observer variability. Beside this, automatic image analysis algorithms represent a very promising solution to support ...