Thèse : Preoperative path planning and optimization in static and deformable conditions for image-guided minimally invasive surgery

Soutenance de thèse : Noura HAMZE

Équipe : IGG

Titre : Preoperative path planning and optimization in static and deformable conditions for image-guided minimally invasive surgery

Résumé : En chirurgie mini-invasive guidée par l’image, une planification préopératoire précise des trajectoires des outils chirurgicaux est un facteur clé pour une intervention réussie. Cependant, une planification efficace est une tâche difficile, qui peut être considérablement améliorée en considérant différents facteurs contributifs tels que les déformations biomécaniques intra-opératoires, ou en introduisant de nouvelles techniques d'optimisation.
Dans ce travail, nous nous concentrons sur deux aspects. Le premier aspect porte sur l'intégration de la déformation intra-opératoire dans le processus de planification de trajectoire. Nos méthodes combinent des techniques d'optimisation géométrique à base de simulations biomécaniques. elles sont caractérisées par un certain niveau de généralité, et ont été expérimentées sur deux types d’interventions chirurgicales: les procédures percutanées pour l'ablation de tumeurs hépatiques, et la stimulation cérébrale profonde en neurochirurgie. Deuxièmement, nous étudions, mettons en œuvre, et comparons plusieurs approches d'optimisation en utilisant des méthodes qualitatives et quantitatives, et nous présentons une méthode efficace d'optimisation évolutionnaire multicritères à base de Pareto qui permet de trouver des solutions optimales qui ne sont pas accessibles par les méthodes existantes.

Cette thèse a été dirigée par Mme. Caroline Essert (ICube).

La présentation en anglais aura lieu le mardi 21 juin 2016 à 09h30 dans l'amphithéâtre A207 du pôle API.