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Assistance virtuelle pour la prévention des risques cardiovasculaires

Les maladies coronariennes et les attaques cérébrales ont longtemps été la principale cause de décès en France, comme dans de nombreux pays dans le monde. Dans ce travail de thèse, nous proposons d’offrir aux experts médicaux des algorithmes automatiques pour l’analyse de données à caractère biomédical en vue de la prévention des risques cardiovasculaires (sténoses) et les accidents vasculaires cérébraux (anévrismes). Nous déployons pour cela des outils novateurs basés sur les techniques de l’intelligence artificielle permettant d’extraire l’arbre artériel, de détecter les sténoses, de classifier les types des plaques coronaires et de segmenter les anévrismes intracrâniens non rompus. Nous introduisons, également, une nouvelle base de données que nous avons créé à l’aide des efforts des équipes médicales du CHU Poitiers.

Mots-clés libres : Aide au diagnostic automatique, intelligence artifcielle, CTA, artères coronaires, sténose, MRA-TOF, anévrisme.

Rameau (langage normalisé) :
• Artères coronaires
  
• Sténose coronaire
  
• Intelligence artificielle en médecine
  
• Scanner cardiaque
  
• Angiographie par résonance magnétique
  
• Imagerie pour le diagnostic