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Contexte
La paralysie du nerf récurrent est une des complications majeures de la thyroïdectomie. Elle se traduit par un défaut de mobilité des cordes vocales. L’examen de référence pour la détecter est une procédure mini invasive, la nasofibroscopie. Notre équipe a récemment montré qu’il était possible d’utiliser une échographie cervicale pour le diagnostic de cette paralysie, ce qui permettrait d’avoir une détection non invasive. L’acquisition conduit à des séries dynamiques d’images sur lesquelles le diagnostic est posé.
Objectif
L’objectif du travail proposé est d’optimiser le traitement automatique des séquences d’images pour définir des paramètres pertinents pour la détection de la paralysie récurrentielle. Cette automatisation devra être intégrée dans le logiciel existant, qui autorise une intervention de l’opérateur pour corriger si besoins les choix réalisés par les méthodes automatiques.
Mission(s)
Il faudra dans un premier temps modifier le code existant (réalisé sous Matlab) pour permettre une sélection des images d’ouverture et de fermeture du larynx plus souple que celle permise à l’heure actuelle. Puis différentes méthodes de recalage d’images élastiques seront testées et comparées pour le suivi automatique de points d’intérêt (points définis au préalable par un opérateur sur une des images de la séquence). Deux stratégies différentes seront envisagées : 1) en utilisant uniquement les deux images associées à l’ouverture et à la fermeture du larynx, 2) en utilisant toutes les images comprises entre ces deux images. Enfin il s’agira d’établir des critères robustes permettant de sélectionner automatiquement à partir des boucles acquises les images associées aux positions extrêmes d’ouverture et de fermeture du larynx. L’étude des performances des méthodes développées sera faite sur une base d’images de 150 examens qui a déjà été expertisée.
Compétences
- Expérience de développement informatique (Matlab, Python, Langage C),
- Bonnes connaissances en traitement d’images.
- Notions en statistique.
Rémunération
- Gratifications de stage
