Towards autonomous endovascular surgery : development of assistance tools for computer-aided interventions
Langue Anglais
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Modalités de diffusion de la thèse :
  • Thèse consultable sur internet, en texte intégral.
  • Thèse avec 2 versions : seule la version intégrale est proposée ; sur authentification (communication intranet).
 
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-....)
 
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 :
  • Chirurgie assistée par ordinateur
  • Apprentissage profond
  • Chirurgie endovasculaire
Résumé : Le traitement des maladies cardiovasculaires nécessite de naviguer des guides et des cathéters à travers l'anatomie vasculaire. Cette tâche peut être très complexe et entraîne souvent des procédures prolongées au cours desquelles le patient et le clinicien sont exposés aux radiations des rayons X.Pour remédier à cette limitation, ce manuscrit propose deux systèmes principaux : l'un qui améliore les images fluoroscopiques et l'autre qui navigue de manière autonome les instruments chirurgicaux. Le premier est essentiellement un système d'assistance, superposant les images fluoroscopiques classiques avec des informations sur l'anatomie et sur l'issue prévue des actions du clinicien avant leur réalisation. Le second est un contrôleur basé sur l'apprentissage profond par renforcement, conçu pour réaliser de manière autonome l'intervention en contrôlant un robot chirurgical endovasculaire. Actuellement, ces robots fonctionnent uniquement comme des dispositifs maître-esclave et ne sont pas capables de fournir un soutien supplémentaire au soignant pendant l'intervention.Lors de tests réalisés sur un fantôme dans le cadre d'une étude utilisateur, le système fluoroscopique amélioré a permis de réduire le temps d'intervention de 56 %. Le contrôleur autonome a atteint, dans un environnement simulé, un taux de réussite supérieur à 95 % sur des anatomies réalistes, même lorsqu'il a été testé sur des géométries présentant des caractéristiques complètement différentes de celles des modèles d'entraînement.
 
Type de contenu : Text
Format : PDF
 
Entrepôt d'origine : STAR : dépôt national des thèses électroniques françaises
Identifiant : 2024STRAD051
Type de ressource : Thèse