Date ou durée du stage
6 mois (à partir de février 2018)
Contexte
Les maladies cardiovasculaires sont responsables de la moitié des décès en Europe, avec un coût estimé à 200 milliards / an. L’aorte, artère la plus large du corps humain, assure l’alimentation en sang de l’organisme et permet d’assurer un débit sanguin continu en dépit du fonctionnement pulsé du cœur. Cependant, diverses atteintes vont engendrer une modification des propriétés géométriques et mécaniques de la paroi aortique et par conséquence une réduction de la performance du système circulatoire central.
Les récentes avancées dans le domaine de l’IRM permettent d’imager l’aorte en 3D au cours du temps ainsi que de mesurer les vitesses sanguines dans celle-ci. Une analyse efficace de ces données nécessite cependant une étape de segmentation de l’aorte à partir de laquelle des paramètres physiologiques pourront être extraits et exploités.
Objectif
Une méthode de segmentation semi-automatique nécessitant la délinéation de 7 repères anatomiques a été développée au sein de l’équipe iCV du LIB pour l’étude de la géométrie aortique en 3D. L’objectif de ce stage est d’étendre cette méthode aux données 3D+t en utilisant les informations temporelles.
Mission(s)
- Etude bibliographique (segmentation de l’aorte, validation clinique, …)
- Suivi des repères anatomiques au cours de la séquence et introduction de la dimension temporelle dans la segmentation.
- Etude de la qualité de la segmentation sur une base de données (définition des métriques, références, comparaison avec d’autres méthodes…)
- Extraction de paramètres cliniques utiles au diagnostic
Compétences
- Connaissances en traitement d’images
- Programmation en Matlab
Rémunération
- Gratifications de stage.
Contact
- Thomas Dietenbeck (thomas.dietenbeck[at]upmc.fr)
