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 Thesis : Analyse d'images par des méthodes d'intelligence artificielle en radiologie interventionnelle

SCAI PhD thesis
Cette thèse porte sur l'IA hybride, où l'on cherche à combiner des données et des connaissances pour résoudre simultanément plusieurs types de tâches, donc deux verrous importants que nous souhaitons lever. En interprétation d'images, il s'agira de simultanément détecter et reconnaître des objets, en utilisant à la fois des observations (images) et des connaissances a priori ou expertes. Le cadre applicatif privilégié est celui de la cholangiopancréatographie rétrograde par voie endoscopique (CPRE), une procédure thérapeutique principalement destinée au traitement des affections biliaires. Le but de cette thèse est de développer des méthodes avancées d’Intelligence Artificielle (IA) pour la localisation en temps réel 3D des ancillaires de CPRE et leur reconnaissance, en exploitant les connaissances sur l'anatomie et sur la forme des ancillaires. Ce cadre applicatif pose donc les deux types de problèmes que nous souhaitons résoudre du point de vue théorique et méthodologique, et il n'existe pas à l'heure actuelle de méthode répondant à ces questions. La partie applicative sera réalisée en collaboration avec l'hôpital Saint-Antoine.

Ce projet de recherche doctoral fait l’objet d’une demande de financement auprès de « Sorbonne Center for Artificial Intelligence (SCAI) », le candidat retenu par son porteur devra donc participer au concours correspondant (prévoir un dossier et une audition) en vue d’obtenir le financement effectif.

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Contact :Andréa Pinna et isabelle Bloch

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