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Université Laval
Faculté des sciences et de génie Université Laval

Le projet de Ronan Lefol vise à développer un outil capable de générer automatiquement des segmentations d’organes d’intérêt sur des images tomodensitométriques, à partir de techniques d’apprentissage automatique (machine learning).

Cet outil sera par la suite utilisé pour calculer des doses à l’organe, afin de constituer des dossiers dosimétriques personnalisés en imagerie diagnostique. Les doses seront calculées à partir d’informations tirées des images, de la technique radiographique utilisée et d’un code Monte Carlo rapide (GPUMCD) propulsé par des processeurs graphiques (GPU). Des pipelines automatisés seront mis en place pour traiter de grandes quantités de données.

À terme, ce projet permettra de connaître plus précisément l’exposition de la population au rayonnement ionisant due aux procédures d’imagerie médicale.

Dosimétrie personnalisée en tomodensitométrie

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Le cancer de la prostate est le deuxième cancer le plus fréquent et la cinquième cause de décès par cancer chez les hommes. Pour améliorer les résultats de santé des patients, le traitement doit être personnalisé en se basant sur un pronostic précis. Il existe déjà des nomogrammes permettant d’identifier les patients à faible risque de récidive sur la base d’informations cliniques préopératoires, mais ces outils n’utilisent pas les images médicales des patients.

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