DELINEATE : Deep lEarning tooLs for selectIve iNtErnal rAdiation ThErapy of hepatic tumours
PORTEUR IMVIA : Benoît Presles
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 entraînée 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. PARTENAIRES : CHU Dijon, CGFL Dijon DÉBUT DU PROJET : 01/01/2022 FIN DU PROJET : 31/12/2025
Présentation :
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