L’imagerie médicale et en particulier l’Imagerie par Résonance Magnétique (IRM) occupe une place de choix dans les décisions médicales. Malgré des techniques et des pratiques d’examens comparables les industriels du secteur utilisent un vocabulaire différent pour décrire les événements de l’expérience IRM. Les ontologies permettent de résoudre cette problématique. En les intégrant dans un système informatique nous avons choisi de proposer des solutions innovantes pour trois situations quotidiennes : l’annotation d’examen, la reconnaissance et la correction d’artéfact et l’aide à la prescription d’examen. Les connaissances du domaine IRM sont issues de la littérature et de la pratique quotidienne. DICOM, élément incontournable à l’échange de données en imagerie médicale, a été le point de départ de l’élaboration de l’ontologie. Les connaissances sur les artéfacts en IRM sont en partie issues d’une collaboration avec l’université de Texas A&M Temple. Pour l’aide à la prescription d’examen nous avons choisi une situation clinique représentative la demande d’IRM dans le cadre des traumatismes du genou. Les statistiques proviennent d’une étude réalisée dans le service de médecine du sport du CHU de Rennes. Les systèmes élaborés permettent aux utilisateurs d’utiliser les ontologies sans y être confronté et permettent l’analyse de l’entête DICOM d’une image, l’annotation de l’image, la comparaison d’une image IRM pour la correction d’artéfact et l’aide à la prescription d’IRM est sous la forme d’un serveur web permettant à l’utilisateur de connaître en fonction des signes cliniques présents, la probabilité d’avoir une lésion lors de la réalisation de l’IRM. Nous avons démontré la possibilité d’utilisation des ontologies pour améliorer l’exercice quotidien des praticiens. Les techniques utilisées montre la possibilité d’utiliser les ontologies en les associant aux images et aux probabilités. Le système choisi, interface permettra l’évolution vers une technologie de type webservice. / Magnetic resonance imaging (MRI) is a key examination in medical decision making. Despite MRI technics are slightly similar, each industrial has developed his own vocabulary to describe the MRI experience. Ontologies have been developed to help in such situations. We have decided to create IT solutions using ontology for three daily radiological situations: exams annotation, MRI artifacts recognition and correction and exam appropriateness. The domain knowledge is extracted from literature and everyday practice. DICOM, as key element for data exchange in radiology, has been used to create the ontology. Concerning MRI artifacts, a part of the knowledge comes from a collaborative work with the university of Texas A&M Temple. Concerning exam appropriateness, we have chosen a representative clinical situation: interest of knee MRI in case of knee trauma. The statistical data are coming from a clinical study done in the CHU of Rennes. Our systems allow users to take benefits of ontology without facing it. They give a DICOM header analysis, proposed an image annotation, compare image to correct MRI artifacts and help physicians to judge MRI appropriateness in case of knee trauma. We have demonstrated that ontologies could be used to improve daily practice in radiology and that ontologies could be associated to image and statistical data. Future of this work could be a system transformation into a web service.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2013REN1B017 |
| Date | 19 December 2013 |
| Creators | Lasbleiz, Jérémy |
| Contributors | Rennes 1, Saint-Jalmes, Hervé |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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