Imagerie optique, IRM et acoustique des propriétés mécaniques des tissus biologiques par élastographie inspirée de la corrélation de bruit
Langue Français
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Auteur : Dufour, Nina
Date de soutenance : 17-10-2025

Directeur(s) de thèse : Montgomery, Paul - Nahas, Amir

Président : Grieve, Kate
Rapporteur(s) : Bensamoun, Sabine - Remenieras, Jean-Pierre

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 : Électronique, microélectronique, photonique
Classification : Sciences de l'ingénieur

Mots-clés libres : Elastographie, IRM, Imagerie ultrasonore, Imagerie optique, Corrélation de bruit, Tissus biologiques
Mots-clés :
  • Élastographie ultrasonore
  • Imagerie par résonance magnétique
Résumé : Le travail de recherche de cette thèse porte sur le développement d'une méthode d'élastographie par ondes de cisaillement pouvant être appliquée en imagerie ultrasonore, IRM et optique. Le but ici est d'avoir une méthode unique, haute résolution et robuste au bruit quelque soit le champ d'onde de cisaillement étudié (transitoire, harmonique ou diffus). Pour cela, la méthode développée se base sur la corrélation de bruit. Initialement destinée aux champs diffus, elle se généralise aux champs transitoires et harmoniques. Cette méthode est nommée NCi ou "Noise Correlation inspired". Dans un premier temps, la méthode est validée sur des simulations en différences finies en milieux isotrope et anisotrope. Elle est ensuite testée sur des expérimentations sur fantôme et sur des tissus \textit{in-vivo}. Ces expérimentations sont réalisées à l'aide de différents systèmes d'imagerie permettant de tester la méthode dans différentes situations avec des contraintes propres à chaque système.
 
Type de contenu : Text
Format : PDF
 
Entrepôt d'origine : STAR : dépôt national des thèses électroniques françaises
Identifiant : 2025STRAD033
Type de ressource : Thèse