Thomas Dargent

Contribution au développement et à l'intégration de nouvelles fonctionnalités d'un projet international de recherche. Analyse des besoins météorologiques

Utilisation de nouvelles méthodes pour améliorer la détection de tumeurs à partir d'images scanner avec du Deep Learning Synthèse des résultats en informations pertinentes en prévision d'une publication En détails : Ma thèse portait sur :

- La segmentation tumorale et ...

- La prédiction de la réponse au traitement ... ... dans le planning de la radiothérapie externe, en utilisant l'apprentissage profond. Nous avons testé l'hypothèse que des filtres orthogonaux pourraient avoir des effets bénéfiques sur l'entrainement (Résistances aux attaques adverses, meilleurs scores, convergence plus rapide...). On a donc entrainé un réseau de type UNet avec une contrainte de soft-orthogonality dans la loss. Nous n'avons pas retrouvé ces avantages, prouvés sur de la classification, en segmentation.

Stage portant sur l'étude de la déformation du ventricule droit, à partir de séquences de maillages issus d'échographie 3D. J'ai implémenté des algorithmes de calcul de déformation en Python et manipulé de données de différentes natures. Enfin, j'ai synthétisé ces résultats en visualisations de données convaincantes pour deux publications scientifiques En détail : Il n'y a actuellement aucun consensus sur la quantification de la déformation du ventricule droit. Nous avons implémenté et évalué plusieurs méthodes de pointes permettant d'obtenir une mesure de « strain » locale et multidirectionnelle. Cela permettra de mieux analyser, comprendre et prédire les pathologies affectant la fonction cardiaque. Le travail effectué pendant ce stage sera utilisé pour réaliser un article de consensus entre les chercheurs et l'industrie par mes tuteurs, le Dr Nicolas Duchateau et le Dr Gabriel Bernardino. Mots clés: Ventricule droit, Strain, Biomécanique, Échocardiographie 3D