Thèse – reconstruction 3d avancée des voies biliaires et du foie pour l’amélioration de la chol[...]

Date de l'annonce : vendredi 7 mars 2025

Intitulé du poste : Thèse – Reconstruction 3D avancée des voies biliaires et du foie pour l’amélioration de la cholangiopancréatographie rétrograde par voie endoscopique (CPRE)

Type de structure :

Contexte et mission :

Contexte
La cholangiopancréatographie rétrograde par voie endoscopique (CPRE) est un geste d'endoscopie digestive permettant d'intervenir au niveau des voies biliaires et pancréatiques pour traiter la maladie lithiasique et les néoplasies bilio-pancréatiques. Ce geste invasif de CPRE est techniquement complexe et entraîne environ 2% d'échec de la procédure et 20% de gestes complexes source de 4 à 9% de complications qui peuvent être graves pour le patient.

Objectif
Un programme de recherche soutenu par l’ANR (projet MAAGIE) est en cours entre plusieurs institutions, dont l'objectif principal est l'amélioration et la sécurisation globale de la CPRE en développant de nouveaux outils d'aide au pilotage et au guidage des instruments utilisés. La faisabilité de la reconstruction 3D des voies biliaires a été démontrée lors de 3 thèses de doctorat soutenues en 2024. Concernant plus précisément la reconstruction 3D des voies biliaires, un modèle d’apprentissage profond de type U-Net a été mis au point, mais reste limité lors de cholangiocarcinome du hile hépatique. Une étude de segmentation du foie à partir d’images tomodensitométriques a également été proposée.

Descriptif :
Il s'agit donc, dans cette nouvelle thèse, de perfectionner la reconstruction 3D des voies biliaires et celle du foie en vue de son exploitation clinique, en suivant trois pistes d’investigation :

1. Intégrer des connaissances a priori des voies biliaires dans les contraintes d’apprentissage du modèle U-Net.
2. Étudier le potentiel d’une fusion de données avec d'autres séquences d'IRM ou d'autres modalités d'imagerie.
3. Augmenter la base de données d’apprentissage afin de pouvoir passer à un modèle de réseaux de neurones en 3D.

Le but final est de proposer un outil ergonomique et conforme à la règlementation européenne pour un usage médical. L’exploitation clinique du modèle des voies biliaires comportera plusieurs volets :
* Les modèles numériques 3D serviront d’outils d’assistance à la planification du geste.
* Ils pourront être exploités comme environnement de réalité augmentée pour la localisation peropératoire.
* Ils serviront de point de départ à la chaine numérique de réalisation de fantômes physiques imprimables en 3D.

Les étapes de la démarche scientifique adoptée permettront de faire l'état de l'art des méthodes de segmentation et de développer un outil logiciel complet selon les normes en vigueur, en collaboration avec les cliniciens.

Ce projet de thèse partant d’un besoin clinique clairement identifié est soutenu par l’ANR MAAGIE.

Profil du candidat recherché : Le candidat aura une formation poussée en traitement d'images, apprentissage profond, analyse de données, programmation et conception logicielle et aura une appétence pour le génie biomédical.

Direction de thèse et équipe projet :
L’encadrement de thèse sera assuré par plusieurs experts, dont Mme Marine Camus Duboc, professeur des Universités - praticien hospitalier, et Mme Isabelle Claude, spécialiste du traitement d'images médicales.

Publications en rapport avec le projet :
[1] Aymeric Becq et al., ERCP 2.0: Biliary 3D-reconstruction in patients with malignant hilar stricture, Clinics and Research in Hepatology and Gastroenterology, 2023.
[2] Abdelhadi Essamlali et al., Bile Duct Segmentation Methods Under 3D Slicer Applied to ERCP, International Journal of Biomedical Engineering and Clinical Science, 2023.
[3] Garance Martin et al., Instruments Segmentation in X-ray Fluoroscopic Images for Endoscopic Retrograde Cholangio Pancreatography, Studies in Health Technology and Informatics, 2022.

Lieu : Laboratoire BMBI – Université de technologie de Compiègne - Les Hauts de France - France

Rémunération : contrat doctoral de l’ANR MAAGIE (ANR-24-CE19-6455)

Diplômes requis :

Compétences requises :

#J-18808-Ljbffr