Approche pour une interaction intuitive et sans contact en bloc opératoire
Langue Français
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Auteur : Hurstel, Alexandre
Date de soutenance : 30-09-2019

Directeur(s) de thèse : Bechmann, Dominique

Président : Bastien, Joseph Maurice Christian
Rapporteur(s) : Bourdot, Patrick - Paljic, Alexis
Membre(s) du jury : Bechmann, Dominique - Bastien, Joseph Maurice Christian - Bourdot, Patrick - Paljic, Alexis - Dresp-Langley, Birgitta

Établissement de soutenance : Strasbourg
Laboratoire : Laboratoire des sciences de l'ingénieur, de l'informatique et de l'imagerie (Strasbourg ; 2013-....)
École doctorale : École doctorale Mathématiques, sciences de l'information et de l'ingénieur (Strasbourg ; 1997-....)
 
Discipline : Informatique
Classification : Informatique, Médecine et santé

Mots-clés libres : Interaction sans-contact, Interaction sans-contact ; Conception centrée utilisateur, Méthode d’élicitation de gestes
Mots-clés :
  • Coelioscopie
  • Analyse visuelle des données
  • Imagerie médicale
  • Mesure sans contact
Résumé : En chirurgie contemporaine, la visualisation des données médicales joue un rôle crucial, sous forme d'images 2D ou 3D, aussi bien en pré-opératoires, qu'en per-opératoires où la stérilité doit y être préservée à tout instant. Un système d'interaction sans-contact, faciliterait grandement la preservation de la stérilité. Ici nous détaillons notre approche méthodologique pour concevoir un tel système. Le cas d'usage pratique pris en référence par notre travail est une opération de laparoscopie et le logiciel courament associé. Une analyse de la problématique, du cas d'usage et de sa contextualisation nous a permis d'élaborer une méthodologie, concrétisée en une phase exploratoire formalisée, et une phase expérimentale. Cette dernière, elle-même découpée en 2 temps: une étape visant des sujets “ tout-venants ” permettant d'extraire un vocabulaire d'intuitions génériques, ensuite affiné en utilisant les retours des sujets “ experts ”.
 
Type de contenu : Text
Format : PDF
 
Entrepôt d'origine : STAR : dépôt national des thèses électroniques françaises
Identifiant : 2019STRAD032
Type de ressource : Thèse