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.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00950357 |
| Date | 19 December 2013 |
| Creators | Lasbleiz, Jérémy |
| Publisher | Université Rennes 1 |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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