Towards autonomous endovascular surgery : development of assistance tools for computer-aided interventions
Langue Anglais
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Auteur : Scarponi, Valentina
Date de soutenance : 09-12-2024
Directeur(s) de thèse : Cotin, Stéphane - Nageotte, Florent
Président : Cattin, Philippe
Rapporteur(s) : Mathis-Ullrich, Franziska - Vander Poorten, Emmanuel
Membre(s) du jury : Duprez, Michel
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 : 09-12-2024
Directeur(s) de thèse : Cotin, Stéphane - Nageotte, Florent
Président : Cattin, Philippe
Rapporteur(s) : Mathis-Ullrich, Franziska - Vander Poorten, Emmanuel
Membre(s) du jury : Duprez, Michel
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, Sciences de l'ingénieur, Médecine et santé
Mots-clés libres : Fibre optique à réseau de Bragg, Simulation par éléments finis, Fluoroscopie, Intervention guidée par imagerie, Apprentissage profond par renforcement, Contrôle, Navigation endovasculaire, Robotique
Mots-clés :
Classification : Informatique, Sciences de l'ingénieur, Médecine et santé
Mots-clés libres : Fibre optique à réseau de Bragg, Simulation par éléments finis, Fluoroscopie, Intervention guidée par imagerie, Apprentissage profond par renforcement, Contrôle, Navigation endovasculaire, Robotique
Mots-clés :
- Chirurgie assistée par ordinateur
- Apprentissage profond
- Chirurgie endovasculaire
Type de contenu : Text
Format : PDF
Format : PDF
Entrepôt d'origine : STAR : dépôt national des thèses électroniques françaises
Identifiant : 2024STRAD051
Type de ressource : Thèse
Identifiant : 2024STRAD051
Type de ressource : Thèse