Caractérisation statistique de l'infarctus du myocarde pour la personnalisation de modèles géométriques de lésions

M Di Folco (1, 2) , Nicolas Duchateau (3, 1, 2) , Magalie Viallon (4) , Pierre Croisille (4) , P Clarysse (1, 2)

1 MOTIVATE - Imagerie et modélisation Vasculaires, Thoraciques et Cérébrales
2 MYRIAD - Modeling & analysis for medical imaging and Diagnosis
3 CREATIS - Centre de Recherche en Acquisition et Traitement de l'Image pour la Santé
4 RMN et optique : De la mesure au biomarqueur

no abstract

Introduction: Afin de réduire l'impact sur le patient ischémique, des algorithmes d'apprentissage cherchent à caractériser la viabilité du myocarde à partir de sa déformation extraite de modalités non invasives. La génération de données synthétiques a un fort potentiel pour valider ces algorithmes, grâce à des modèles géométriques de lésion combinés à la simulation de la fonction cardiaque. Néanmoins, leur réalisme reste un problème ouvert.

Domaines: Imagerie médicale

M Di Folco, Nicolas Duchateau, Magalie Viallon, Pierre Croisille, P Clarysse. Caractérisation statistique de l'infarctus du myocarde pour la personnalisation de modèles géométriques de lésions. Congrès National d’Imagerie du Vivant, 2019, Paris, France. ⟨hal-01994480⟩