Reconnaissance multi-niveaux de l'activité chirurgicale
Langue Anglais
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Auteur : Ramesh, Sanat
Date de soutenance : 23-05-2023

Directeur(s) de thèse : Padoy, Nicolas - Fiorini, Paolo

Président : Cristani, Marco
Rapporteur(s) : Voros, Sandrine - Giannarou, Stamatia
Membre(s) du jury : Lampert, Thomas

Établissement de soutenance : Strasbourg - Università degli studi (Vérone, Italie)
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 : Image et vision
Classification : Informatique

Mots-clés libres : Reconnaissance d'activité chirurgicale, Bypass gastrique, Reconnaissance de phases et d'étapes, Apprentissage faiblement supervisé, Augmentation vidéo temporelle, Ensemble de données multicentriques
Mots-clés :
  • Reconnaissance de l'activité humaine (informatique) - Chirurgie
  • Court-circuit gastrique
Résumé : Les innovations en matière de chirurgie mini-invasive ont amélioré les résultats pour les patients, mais ont accru la complexité des flux de travail chirurgicaux. L’optimisation du flux de travail en reconnaissant les activités chirurgicales est essentielle pour fournir une assistance contextuelle. Des recherches importantes ont été effectuées sur la reconnaissance des activités à granularité grossière (phases). Les méthodes de reconnaissance détaillée des activités sont essentielles pour mieux modéliser les flux de travail et faire progresser les capacités des systèmes contextuels. Cette thèse vise à développer des méthodes de reconnaissance d'activité multi-niveaux (phase et étape) à partir de vidéos de bypass gastrique laparoscopique Roux-en-Y (LRYGB). Tout d’abord, nous introduisons un vaste ensemble de données entièrement annoté avec des phases et des étapes et ciblons la reconnaissance conjointe. Ensuite, nous proposons une méthode d'apprentissage faiblement supervisé utilisant les phases comme signaux faibles pour la reconnaissance des pas. Par la suite, nous étudions l'augmentation des données pour un entraînement optimal de ces modèles, en concluant par une étude de généralisation sur un grand ensemble de données multicentriques.
 
Type de contenu : Text
Format : PDF
 
Entrepôt d'origine : STAR : dépôt national des thèses électroniques françaises
Identifiant : 2023STRAD063
Type de ressource : Thèse