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CE45 - Mathématiques et sciences du numérique pour la biologie et la santé

Outils d’apprentissage profond pour le radiothérapie interne selective des tumeurs hépatiques – DELINEATE

Résumé de soumission

Le cancer du foie est le sixième cancer le plus répandu mais le deuxième le plus mortel chez l'homme. Certains peuvent être traités par radiothérapie interne sélective (SIRT) qui consiste à injecter de manière sélective dans l'arbre artériel hépatique des billes marquées à l'yttrium 90. Le projet vise à améliorer les traitements SIRT en y apportant les dernières méthodes d'apprentissage profond de la littérature. Tout d'abord, un algorithme d'apprentissage profond de classification sera développé pour prédire la réponse au traitement à partir des images de pré-traitement et ainsi aider les cliniciens à optimiser/ajuster celui-ci. Ensuite, une méthode de segmentation sera entrainée et validée pour améliorer et automatiser la délinéation des volumes tumoraux et hépatiques en utilisant des données fonctionnelles en plus des données anatomiques. Les outils développés devraient améliorer la planification et la délivrance du traitement et donc le taux de réponse et le temps de survie.

Coordination du projet

Benoît Presles (Imagerie et Vision Artificielle - EA 7535)

L'auteur de ce résumé est le coordinateur du projet, qui est responsable du contenu de ce résumé. L'ANR décline par conséquent toute responsabilité quant à son contenu.

Partenariat

ImViA Imagerie et Vision Artificielle - EA 7535

Aide de l'ANR 229 600 euros
Début et durée du projet scientifique : - 48 Mois

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