Le bloc opératoire est au coeur des soins délivrés dans l'hôpital. Suite à de nombreux dévelopments techniques et médicaux, il devient équippé de salles opératoires hautement technologiques. Bien que ces changements soient bénéfiques pour le traitement des patients, ils accroissent la complexité du déroulement des opérations. Ils impliquent également la présence de nombreux systèmes électroniques fournissant de l'information riche et variée sur les processus chirurgicaux. Ce travail s'intéresse au dévelopement de méthodes statistiques permettant de modéliser le déroulement des processus chirurgicaux et d'en reconnaitre les étapes, en utilisant des signaux présents dans le bloc opératoire. Ces méthodes combinent des signaux de bas niveau avec de l'information de haut niveau et permettent à la fois de détecter des événements et de déclencher des actions pré-définies. L'une des applications principales est la conception de salles opératoires sensibles au contexte, fournissant des interfaces utilisateurs réactives, permettant une meilleure synchronisation au sein du bloc opératoire et produisant une documentation automatisée. Nous introduisons et formalisons le problème consistant à reconnaitre les phases réalisées au sein d'un processus chirurgical, en utilisant une représentation des chirurgies par une suite temporelle et multi-dimensionnelle de signaux synchronisés. Nous proposons ensuite des méthodes pour la modélisation, la segmentation hors-ligne et la reconnaissance en-ligne des phases chirurgicales. La méthode principale, une variante de modèle de Markov caché étendue par des variables de probabilités de phases, est demontrée sur deux applications médicales. La première concerne les interventions endoscopiques, la cholécystectomie étant prise en exemple. Les phases endoscopiques sont reconnues en utilisant des signaux indiquant l'utilisation des instruments et enregistrés lors de chirurgies réélles. La deuxième application concerne la reconnaissance des activités génériques d'une salle opératoire. La reconnaissance utilise de l'information 4D provenant de chirurgies réalisées dans une maquette de salle opératoire et observée par un système de reconstruction multi-vues. Mots
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00487069 |
| Date | 14 April 2010 |
| Creators | Padoy, Nicolas |
| Publisher | Université Henri Poincaré - Nancy I |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | English |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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