The application of intraoperative optical imaging to optimize colorectal oncological surgery and prevent complications
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Modalités de diffusion de la thèse :
- Thèse confidentielle jusqu'au 01/03/2024.
Auteur : Okamoto, Nariaki
Date de soutenance : 06-03-2023
Directeur(s) de thèse : Diana, Michele - Montgomery, Paul
Président : Lecler, Sylvain
Rapporteur(s) : Spinoglio, Giuseppe - Morales-Conde, Salvador
Membre(s) du jury : Cahill, Ronan - Vahrmeijer, Alexander L. - Cassinotti, Elisa
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-....)
Date de soutenance : 06-03-2023
Directeur(s) de thèse : Diana, Michele - Montgomery, Paul
Président : Lecler, Sylvain
Rapporteur(s) : Spinoglio, Giuseppe - Morales-Conde, Salvador
Membre(s) du jury : Cahill, Ronan - Vahrmeijer, Alexander L. - Cassinotti, Elisa
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 : Sciences médicales
Classification : Médecine et santé, Physique
Mots-clés libres : Chirurgie du cancer colorectal, Imagerie optique, Imagerie hyperspectrale, Imagerie multispectrale, Chirurgie guidée par l'image de fluorescence, Intelligence artificielle, Apprentissage profond
Mots-clés :
Classification : Médecine et santé, Physique
Mots-clés libres : Chirurgie du cancer colorectal, Imagerie optique, Imagerie hyperspectrale, Imagerie multispectrale, Chirurgie guidée par l'image de fluorescence, Intelligence artificielle, Apprentissage profond
Mots-clés :
- Cancer colorectal - Chirurgie
- Imagerie optique - Dissertation universitaire
Type de contenu : Text
Format : PDF
Format : PDF
Entrepôt d'origine : STAR : dépôt national des thèses électroniques françaises
Identifiant : 2023STRAD006
Type de ressource : Thèse
Identifiant : 2023STRAD006
Type de ressource : Thèse