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dc.contributor.advisorOlivier Saut
hal.structure.identifierInstitut de Mathématiques de Bordeaux [IMB]
dc.contributor.authorJOUGANOUS, Julien
dc.contributor.otherBertrand Maury [Président]
dc.contributor.otherHervé Delingette [Rapporteur]
dc.contributor.otherBenoît Perthame [Rapporteur]
dc.contributor.otherThierry Colin
dc.contributor.otherHassan Pathallah
dc.date.accessioned2024-04-04T03:17:01Z
dc.date.available2024-04-04T03:17:01Z
dc.identifier.urihttps://oskar-bordeaux.fr/handle/20.500.12278/194271
dc.identifier.nnt2015BORD0154
dc.description.abstractCette thèse présente des travaux de modélisation mathématique de la croissance tumorale appliqués aux cas de métastases pulmonaires.La première partie de cette thèse décrit un premier modèle d’équations aux dérivées partielles permettant de simuler la croissance métastatique mais aussi la réponse de la tumeur à certains types de traitements. Une méthode de calibration du modèle à partir de données cliniques issues de l’imagerie médicale est développée et testée sur plusieurs cas cliniques.La deuxième partie de ces travaux introduit une simplification du modèle et de l’algorithme de calibration. Cette méthode, plus robuste, est testée sur un panel de 36 cas test et les résultats sont présentés dans le troisième chapitre. La quatrième et dernière partie développe un algorithme d’apprentissage automatisé permettant de tenir compte de données supplémentaires à celles utilisées par le modèle afin d’affiner l’étape de calibration.
dc.description.abstractEnThis thesis deals with mathematical modeling and simulation of lung metastases growth.We first present a partial differential equations model to simulate the growth and possibly the response to some types of treatments of metastases to the lung. This model must be personalized to be used individually on clinical cases. Consequently, we developed a calibration technic based on medical images of the tumor. Several applications on clinical cases are presented.Then we introduce a simplification of the first model and the calibration algorithm. This new method, more robust, is tested on 36 clinical cases. The results are presented in the third chapter. To finish, a machine learning algorithm
dc.language.isofr
dc.subjectModélisation
dc.subjectForêts aléatoires
dc.subjectApprentissage automatisé
dc.subjectMétastase pulmonaire
dc.subjectCroissance tumorale
dc.subjectCancer
dc.subjectSimulation numérique
dc.subject.enModeling
dc.subject.enRandom forests
dc.subject.enMachine learning
dc.subject.enLung metastasis
dc.subject.enTumor growth
dc.subject.enCancer
dc.subject.enSimulation
dc.titleModélisation et simulation de la croissance de métastases pulmonaires
dc.title.enLung metastases growth modeling and simulation
dc.typeThèses de doctorat
dc.subject.halInformatique [cs]/Modélisation et simulation
bordeaux.hal.laboratoriesInstitut de Mathématiques de Bordeaux (IMB) - UMR 5251*
bordeaux.institutionUniversité de Bordeaux
bordeaux.institutionBordeaux INP
bordeaux.institutionCNRS
bordeaux.type.institutionUniversité de Bordeaux
bordeaux.ecole.doctoraleÉcole doctorale de mathématiques et informatique (Talence, Gironde ; 1991-....)
hal.identifiertel-01222935
hal.version1
hal.origin.linkhttps://hal.archives-ouvertes.fr//tel-01222935v1
bordeaux.COinSctx_ver=Z39.88-2004&rft_val_fmt=info:ofi/fmt:kev:mtx:journal&rft.title=Mod%C3%A9lisation%20et%20simulation%20de%20la%20croissance%20de%20m%C3%A9tastases%20pulmonaires&rft.atitle=Mod%C3%A9lisation%20et%20simulation%20de%20la%20croissance%20de%20m%C3%A9tastases%20pulmonaires&rft.au=JOUGANOUS,%20Julien&rft.genre=unknown


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