Computer vision aided diagnosis and guidance in endoscopic urology
Diagnostic et guidage assistés par vision en endourologie
Vision par ordinateur
Diagnostic assisté par ordinateu
Classification des cancers
Segmentation des images
Asservissement visuel
Apprentissage profond
Computer vision
Computer aided diagnosis
Cancer classification
Image segmentation
Visual-servoing
Deep learning
616.607 545
Endo-urologie
Vision par ordinateur en médecine
Apprentissage profond
L'endoscopie est une procédure utilisée pour la détection, le diagnostic et le traitement des maladies des organes creux. Dans ce projet, nous nous concentrons sur les organes de l'appareil urinaire. Les informations visuelles obtenues par la caméra endoscopique aident les cliniciens dans deux tâches principales : la navigation et le diagnostic. L'objectif de ce projet de doctorat est de développer des systèmes de vision par ordinateur pour l'endoscopie afin de faciliter ces deux tâches. Dans la première partie, nous nous concentrons sur la segmentation de la lumière, dans des conditions de faible visibilité. Dans la deuxième partie, nous nous concentrons sur la tâche de classification des tissus de la vessie dans des scénarios où les données étiquetées sont limitées et dans deux modalités d'images (NBI et WLI). Enfin, nous montrons que les modèles proposés peuvent être intégrés dans des robots flexibles pour réaliser une navigation intraluminale autonome.
Endoscopy is a minimally invasive procedure used for the detection, diagnosis, and treatment of diseases of hollow organs. In the case of the urinary system, it consists of passing a ureteroscope through the urethra and bladder and, if necessary, to the ureter and kidneys. The visual information obtained by the endoscopic camera helps clinicians in two main tasks: navigation and diagnosis. The objective of this Ph.D. project is the development of endoscopic computer vision systems to help in these two tasks. In the first part, we focus on the lumen segmentation, under low visibility conditions. In the second part, we focus on the bladder tissue classification task in scenarios where the labeled data is limited to only one of the two domains (NBI and WLI), typically used in the procedure. Finally, we show that the proposed models can be integrated into flexible robots to achieve autonomous intraluminal navigation.
Electronic Thesis or Dissertation
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17607749
Université de Strasbourg
Strasbourg
2023-12-31
https://theses.hal.science/tel-04416238
application/pdf
17596733
https://publication-theses.unistra.fr/public/theses_doctorat/2023/LAZO_Jorge_2022_ED269.pdf
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https://theses.hal.science/tel-04416238
https://theses.hal.science/tel-04416238
https://theses.hal.science/tel-04416238
Lazo
Jorge
1991-11-19
FR
27081468X
203187172JG
21928284
4200046
https://theses.fr/2023STRAD009
2023STRAD009
https://doi.org/10.70675/50e7837dzaf08z4095z9e8fz18ceb3903c75
2023-02-20
Signal, image, automatique, robotique (SIAR)
Strasbourg
131056549
Doctorat
Docteur es
non
oui
Mathelin
Michel de
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De Momi
Elena
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Pedrocchi
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Fiorini
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Laboratoire des sciences de l'ingénieur, de l'informatique et de l'imagerie (Strasbourg)
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confidentialité 2023-02-20 2024-01-01
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