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Résumé du poste

Un institut de recherche médicale à Compiègne recherche un candidat pour une thèse sur la reconstruction 3D avancée des voies biliaires, visant à améliorer la cholangiopancréatographie rétrograde. Le candidat idéal devra avoir une solide formation en traitement d'images, en apprentissage profond et en génie biomédical. Ce projet soutenu par l'ANR nécessite une approche pluridisciplinaire et s'inscrit dans le cadre d'une collaboration hospitalière. Possibilité de contribuer à des avancées significatives dans le domaine médical.

Qualifications

  • Formation poussée en traitement d'images et apprentissage profond.
  • Appétence pour le génie biomédical et pluridisciplinarité.

Responsabilités

  • Développer un outil logiciel complet selon les normes médicales.
  • Évaluer l'impact de l'outil sur la pratique clinique.

Connaissances

Traitement d'images
Apprentissage profond
Analyse de données
Programmation
Conception logicielle
Génie biomédical

Formation

Diplôme de doctorat
Description du poste
Date de l'annonce

Date : vendredi 7 mars 2025



Intitulé du poste

Thèse – Reconstruction 3D avancée des voies biliaires et du foie pour l’amélioration de la cholangiopancréatographie rétrograde par voie endoscopique (CPRE)



Contexte et mission

La cholangiopancréatographie rétrograde par voie endoscopique (CPRE) est un geste d\'endoscopie digestive permettant d\'intervenir au niveau des voies biliaires et pancréatiques pour traiter la maladie lithiasique (2 à 4% de la population touchée au cours de sa vie) et les néoplasies bilio-pancréatiques (2000 nouveaux cas de cancer des voies biliaires et 14000 nouveaux cas de cancer du pancréas par an en France).


Ce geste invasif de CPRE est techniquement complexe car il nécessite deux étapes distinctes qui peuvent potentiellement chacune échouer. La première est l\'accès, par les voies digestives jusqu\'au duodénum, à la papille majeure en utilisant un endoscope à vision latérale appelé duodénoscope. La seconde, appelée cannulation, consiste à pénétrer, via cette papille majeure, dans les voies biliaires à l\'aide d\'un cathéter fin, équipé de différents instruments pour effectuer l’intervention proprement dite. Ce double accès endoluminal, pratiquement unique dans toutes les spécialités médicales, entraîne, de par sa technicité, environ 2% d\'échec de la procédure et 20% de gestes complexes source de 4 à 9% de complications qui peuvent être graves pour le patient.



Objectif / Descriptif

Un programme de recherche soutenu par l’ANR (projet MAAGIE) est en cours entre l\'hôpital Saint-Antoine et l’hôpital Mondor de l’AP-HP, l\'Institut des systèmes intelligents et de robotique (ISIR), le laboratoire d’informatique de Paris (LIP6) et le laboratoire de biomécanique et bio ingénierie (BMBI) dont l\'objectif principal est l\'amélioration et la sécurisation globale de la CPRE en développant de nouveaux outils d\'aide au pilotage et au guidage des instruments utilisés, de manière à diminuer les échecs et les complications de la CPRE au bénéfice du patient.


La faisabilité de la reconstruction 3D des voies biliaires, du monitoring 3D peropératoire des voies bilio-pancréatiques, du tracking en temps-réel des instruments de CPRE et de la mise au point d\'instruments actifs de nouvelle génération pour la CPRE a été démontré lors de 3 thèses de doctorat soutenues en 2024 [1, 2, 3].


Concernant plus précisément la reconstruction 3D des voies biliaires, un modèle d’apprentissage profond de type U-Net, utilisant une base de données de cholangio-IRM (séquence IRM spécifique permettant de visualiser la bile en hypersignal) a été mis au point et a donné de bons résultats dans de nombreux cas pathologiques, mais reste limité lors de cholangiocarcinome du hile hépatique. En effet, lorsque les voies biliaires sont obstruées, le signal de la bile disparait des cholangio-IRM et il devient très difficile de localiser leurs parois et de proposer une reconstruction 3D réaliste. D\'autre part, une première étude de segmentation du foie à partir d’images tomodensitométriques (CT) ainsi qu’un étiquetage des différentes voies biliaires a été proposé dans le but d’évaluer le volume de foie drainé par chaque voie. Cependant cette labélisation automatique est un réel défi car, dans de nombreux cas pathologiques, cet arbre biliaire est déformé (avec notamment des secteurs très dilatés) rendant son interprétation difficile. Enfin, l\'endoscopiste doit avoir à disposition, un outil logiciel ergonomique, automatisé et répondant aux exigences réglementaires, afin de pouvoir facilement en faire usage en pratique clinique.



Descriptif – Pistes d’investigation


  1. Intégrer des connaissances a priori des voies biliaires (propriétés géométriques, et anatomiques) dans les contraintes d’apprentissage du modèle U-Net, afin de prendre en compte les caractéristiques topologiques de l’arbre biliaire

  2. Étudier le potentiel d’une fusion de données avec d\'autres séquences d\'IRM ou d\'autres modalités d’imagerie, comme les examens CT disponibles pour chaque patient, pour compléter la localisation des parois des voies biliaires et leur connexion au foie dans toutes les situations cliniques que le médecin peut rencontrer, notamment dans le cas de cholangiocarcinome hilaire

  3. Augmenter la base de données d’apprentissage afin de pouvoir passer à un modèle de réseaux de neurones en 3D, permettant alors d’exploiter la profondeur des séquences


Le but final est de proposer un outil ergonomique, interactif et conforme à la règlementation européenne pour un usage médical. L’exploitation clinique du modèle des voies biliaires comportera plusieurs volets :



  • Les modèles numériques 3D obtenus profiteront à l’opérateur de CPRE en tant qu’outils d’assistance à la planification du geste : forme de l’arbre biliaire, localisation de la zone à traiter, évaluation du volume hépatique drainé en fonction de la voie biliaire identifiée, etc.

  • Ils pourront être exploités comme environnement de réalité augmentée pour la localisation peropératoire (monitoring) et le suivi automatisé des instruments interventionnels de CPRE (tracking).

  • Ils serviront de point de départ à la chaîne numérique de réalisation de fantômes physiques imprimables en 3D pour l’entraînement et la mise au point de gestuelles particulières (cathéters actifs nouvelle génération).



Étapes de la démarche scientifique


  • faire l\'état de l\'art des méthodes de segmentation intégrant des connaissances a priori (numériques ou thématiques) dans les approches de segmentation d’images IRM/CT par deep learning

  • développer un outil logiciel complet selon les normes EN 62304 et EN 62366 en collaboration avec les utilisateurs cliniciens permettant la reconstruction 3D des voies biliaires et du foie

  • évaluer l’impact de l’usage de cet outil par les cliniciens de l’hôpital Saint-Antoine et de l’hôpital Mondor sur leur pratique



Ce projet de thèse partant d’un besoin clinique clairement identifié et porté par des cliniciens est soutenu par l’ANR MAAGIE.



Profil du candidat recherché

Le candidat aura une formation poussée en traitement d\'images, apprentissage profond, analyse de données, programmation et conception logicielle et aura une appétence certaine pour le génie biomédical, intégrant la pluridisciplinarité du domaine (besoin clinique, sécurité et qualité des soins, ingénierie d\'aptitude à l\'usage, innovation, etc.).



Direction de thèse et équipe projet

L’encadrement de thèse sera assuré par



  • Mme Marine Camus Duboc, professeur des Universités - praticien hospitalier dans le service d’endoscopie digestive de l’hôpital Saint-Antoine. Mme Camus Duboc apportera ses compétences d\'expert clinicien en CPRE à tous les stades de développement du logiciel depuis la phase de spécification jusqu’à l’étape de validation. Le Dr Camus Duboc pratique la CPRE quotidiennement, son expertise clinique est reconnue. Elle a de nombreuses publications scientifiques liées à l’endoscopie digestive notamment sur les techniques interventionnelles bilio-pancréatiques, sur la recherche translationnelle appliquée à l’endoscopie et sur l’intérêt d’outils innovants adaptés à la CPRE.

  • Mme Isabelle Claude, maitre de conférences HC, spécialiste du traitement d\'images médicales dans l’équipe Interactions Fluides/Structures Biologiques de BMBI qui a déjà participé à l’encadrement de travaux de thèse et de stage-ingénieur à l’interface clinique/ingénierie visant à la reconstruction 3D de vaisseaux sanguins et à l’utilisation de modèles de réseaux de neurones en traitement d’images (caractéristiques de textures par réseaux de neurones, reconstruction 3D de voies biliaires).

  • A l’UTC, l’équipe comprendra également M. Imad Rida (MCF), spécialiste en machine learning et data mining, M. Jérémy Laforêt (IR), spécialiste du développement logiciel et M. Jean-Matthieu Prot, (ECC) spécialiste des affaires réglementaires des dispositifs médicaux.



Publications en rapport avec le projet

[1] Aymeric Becq, Jérôme Szewczyk, Grégoire Salin, Marion Chartier, Ulriikka Chaput, Romain Leenhardt, Xavier Dray, Lionel Arrive, Marine Camus, ERCP 2.0: Biliary 3D-reconstruction in patients with malignant hilar stricture, Clinics and Research in Hepatology and Gastroenterology, Volume 47, Issue 7, 2023, 102172, ISSN 2210-7401, https://doi.org/10.1016/j.clinre.2023.102172


[2] Abdelhadi Essamlali, Vincent Millot-Maysounabe, Marion Chartier, Grégoire Salin, Aymeric Becq, et al. Bile Duct Segmentation Methods Under 3D Slicer Applied to ERCP: Advantages and Disadvantages. International Journal of Biomedical Engineering and Clinical Science, 2023, 9 (4), pp.66-74. ⟨10.11648/j.ijbecs.11⟩


[3] Garance Martin, Saad El-Madafri, Aymeric Becq, Jérôme Szewczyk, Isabelle Bloch. Instruments Segmentation in X-ray Fluoroscopic Images for Endoscopic Retrograde Cholangio Pancreatography. Studies in Health Technology and Informatics, 2022, Studies in Health Technology and Informatics, 294, pp.133-134. ⟨10.3233/shti220416⟩

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