Évaluation quantitative peropératoire en temps réel de la perfusion du tractus gastro-intestinal par imagerie hyperspectrale (HSI)
Langue Anglais
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Modalités de diffusion de la thèse :
  • Thèse confidentielle jusqu'au 01/01/2021.
 
Auteur : Barberio, Manuel
Date de soutenance : 10-12-2019

Directeur(s) de thèse : Diana, Michele

Établissement de soutenance : Strasbourg
Laboratoire : Mitochondrie, stress oxydant et protection musculaire (Strasbourg)
École doctorale : École doctorale Sciences de la vie et de la santé (Strasbourg ; 2000-....)
 
Discipline : Sciences médicales
Classification : Informatique, Médecine et santé

Mots-clés libres : Imagerie hyperspectrale, Perfusion intestinale, Imagerie optique, Réalité augmentée
Mots-clés :
  • Appareil digestif - Complications chirurgicales
  • Anastomoses chirurgicales
  • Imagerie hyperspectrale
  • Angiographie en fluorescence
  • Réalité augmentée
  • Imagerie de perfusion
Résumé : La fistule anastomotique (FA) est une complication grave de la chirurgie. Une perfusion locale adéquate est fondamentale pour réduire le risque de FA. Cependant, les critères cliniques ne sont pas fiables pour évaluer la perfusion intestinale. À cet égard, l'angiographie par fluorescence (AF) a été explorée. Malgré des résultats prometteurs dans les essais cliniques, l'évaluation de l'AF est subjective, d'où l'incertitude quant à son efficacité. L'AF quantitative a déjà été introduite. Cependant, elle est limitée par la nécessité d'injecter un fluorophore. L'imagerie hyperspectrale (HSI) est une technique d'imagerie optique prometteuse couplant un spectroscope à une caméra photo, permettant une analyse quantitative des tissus en temps réel et sans contraste. L'utilisation intraopératoire de l'HSI est limitée par la présence d'images statiques. Nous avons développé la hyperspectral-based enhanced reality (HYPER), pour permettre une évaluation précise de la perfusion intraopératoire. Cette thèse décrit les étapes du développement et de la validation d'HYPER.
 
Type de contenu : Text
Format : PDF
 
Entrepôt d'origine : STAR : dépôt national des thèses électroniques françaises
Identifiant : 2019STRAJ120
Type de ressource : Thèse