• Media type: Text; Electronic Thesis; E-Book
  • Title: Artificial intelligence for image-guided prostate brachytherapy procedures ; Utilisation de l'intelligence artificielle pour les procédures de curiethérapie prostatique guidée par l'image
  • Contributor: Girum, Kibrom Berihu [Author]
  • Published: theses.fr, 2020-11-30
  • Language: English
  • Keywords: Dosimétrie ; Deep learning ; Dosimetry ; Machine learning ; Cancer de la prostate ; Medical image segmentation ; Apprentissage profond ; Brachytherapy ; Prostate cancer ; Curiethérapie ; Apprentissage automatique ; Segmentation d'images médicales
  • Origination:
  • Footnote: Diese Datenquelle enthält auch Bestandsnachweise, die nicht zu einem Volltext führen.
  • Description: Les procédures de radiothérapie visent à exposer les cellules cancéreuses aux rayonnements ionisants. L'implantation permanente de sources radioactives à proximité des cellules cancéreuses est une technique classique pour guérir le cancer de la prostate à un stade précoce. Le processus implique l'acquisition d'images du patient, la délimitation des volumes cibles et des organes à risque à l'aide de l'imagerie, la planification du traitement, l’implantation de grains radioactifs guidées par l'image et l'évaluation post-implantatoire. L'analyse d'images médicales basée sur l'intelligence artificielle peut être bénéfique pour des procédures de radiothérapie. Elle peut aider à faciliter et à améliorer l'efficacité des procédures en segmentant automatiquement les organes cibles les images et en extrapolant des informations cliniquement pertinentes. Cependant, la délimitation manuelle des volumes cibles est toujours la routine standard pour la plupart des centres cliniques, ce qui prend du temps et n'est pas à l'abri de variations intra et inter-observateurs. Dans cette thèse, nous visons à développer des solutions de traitement d'images médicales pour automatiser divers étapes des procédures actuelles de curiethérapie de la prostate guidée par l'image, notamment l'identification des grains radioactifs à partir d'images de scanner X et la segmentation du volume cible clinique à partir d'images médicales.Dans la première application, nous avons développé et évalué une nouvelle technique de détection et d'identification des grains radioactifs implantés sur des scanner X post-implantatoire en rapport avec la curiethérapie prostatique. Cela permet aux experts d'évaluer la qualité du positionnement de grains radioactifs guidées par l'image en calculant les paramètres dosimétriques, en particulier le calcul de dosimétrie post-implantoire de la curiethérapie de rattrapage de la prostate réalisée des années après la curiethérapie initiale dans le cadre de récidive de cancer de la prostate. La deuxième application impliquait ...
  • Access State: Open Access