Utilisation de l'apprentissage profond pour la segmentation et la caractérisation des images TEP/TDM FDG dans le cadre du cancer du sein métastatique

Utilisation de l'apprentissage profond pour la segmentation et la caractérisation des images TEP/TDM FDG dans le cadre du cancer du sein métastatique

Les patientes atteintes d un cancer du sein métastatique reçoivent un traitement tout au long de leur vie et sont suivies très régulièrement afin d estimer l efficacité de leurs traitements. Pour évaluer la réponse au traitement, les médecins utilisent des critères d interprétation des images comme...

Description complète

Enregistré dans:
Détails bibliographiques
Auteurs principaux : Moreau Noémie (Auteur), Normand Nicolas (Directeur de thèse), Rubeaux Mathieu (Directeur de thèse), Rousseau Caroline (Directeur de thèse), Tougne Laure (Président du jury de soutenance), Cochet Alexandre (Rapporteur de la thèse), Humbert Olivier (Rapporteur de la thèse)
Collectivités auteurs : Nantes Université 2022-.... (Organisme de soutenance), École doctorale Mathématiques et sciences et technologies de l'information et de la communication Rennes (Ecole doctorale associée à la thèse), Laboratoire des Sciences du Numérique de Nantes (Laboratoire associé à la thèse)
Format : Thèse ou mémoire
Langue : français
Titre complet : Utilisation de l'apprentissage profond pour la segmentation et la caractérisation des images TEP/TDM FDG dans le cadre du cancer du sein métastatique / Noémie Moreau; sous la direction de Nicolas Normand et de Mathieu Rubeaux et de Caroline Rousseau
Publié : 2022
Accès en ligne : Accès Nantes Université
Note sur l'URL : Accès au texte intégral
Note de thèse : Thèse de doctorat : Informatique : Nantes Université : 2022
Conditions d'accès : Thèse soumise à l'embargo de l'auteur jusqu'au 07 octobre 2023.
Sujets :
Tumeurs du sein
Cancer du sein métastatique
Apprentissage profond
TEP/TDM FDG
Thèses et écrits académiques

Internet

http://www.theses.fr/2022NANU4048/document