Techniques adaptatives pour l'imagerie par résonance magnétique des organes en mouvement
Notice bibliographique
Résumé
Ces travaux de recherche n'auraient pu être menés à bien sans un environnement propice.N'oublions pas que la recherche est un travail d'équipe.Je tiens donc à remercier tous ceux qui ont participé de près ou de loin à rendre ces travaux possibles aux niveaux scientifique, humain, matériel et financier.Je m'efforcerai de n'oublier personne.Mes premiers remerciements iront à mon directeur de thèse, le Professeur Jacques Felblinger, et à mon codirecteur de thèse, Pierre-André Vuissoz.Merci à Jacques Felblinger de m'avoir proposé ce sujet de thèse qui a d'ores et déjà changé ma vie et d'avoir mis en place et dirigé une structure avec un excellent environnement de travail que nous appelons communément le laboratoire IADI.Ceci est valable au niveau scientifique, matériel et humain.Je remercie vivement Pierre-André Vuissoz, avec qui j'ai travaillé en étroite collaboration, pour ses remarques pertinentes, aussi bien lors de discussions scientifiques que lors de discussions d'ordre générale autour d'un café, pour l'étendue de son savoir en IRM et pour le temps précieux qu'il m'a accordé tout au long de cette thèse.Pierre-André, je n'oublierai jamais ce cours de RMN improvisé entre deux cafés dans les trois minutes qui ont suivi mon arrivée lors de mon premier jour au laboratoire.Je n'oublierai pas non plus cette explosion de crème dessert à la cantine durant mon deuxième ou troisième jour au laboratoire.Un grand merci à vous deux.Je remercie ensuite les Professeurs Frédérique Frouin et Sebastian Kozerke d'avoir accepté le rôle de rapporteur, de l'intérêt qu'ils ont porté à mes travaux et de tout le travail supplémentaire qu'ils ont accompli pour l'évaluation de ces travaux.Je tiens ensuite à remercier le Professeur Jean-Nicolas Dacher pour avoir accepté le rôle de président du jury et pour les éclaircissements sur le fonctionnement du cœur humain qu'il a apportés lors de la soutenance.Je remercie également les autres examinateurs, le Professeur Pierre-Yves Marie ainsi que Timo Schirmer, d'avoir pris part au jury et de toutes les choses que j'ai pu apprendre à leurs cotés.Un grand merci à vous tous.L'aspect financier est un aspect important pour pouvoir réaliser des travaux de recherche dans de bonnes conditions.Je tiens donc à remercier General Electric pour avoir financer l'intégralité de mes travaux ainsi que l'ensemble des personnes ayant rendu ce financement possible.Cette thèse a été faite sous convention CIFRE avec la zone France de General Electric (GE Medical Systems SCS) et plus particulièrement le "MR Marketing France".Je remercie vivement Guillaume Calmon d'avoir mis en place la convention CIFRE et Muriel Perrin qui a ensuite assuré la gestion administrative et le suivi scientifique de mes travaux durant toutes ces années.Je remercie également Sébastien Savard et Gilles Aucoin qui ont toujours fait en sorte de me donner les moyens financiers pour que je puisse me rendre aux différentes conférences et réunions auxquelles je souhaitais participer malgré un contexte économique parfois difficile.La liste n'est pas exhaustive mais elle serait trop longue à écrire.Je suis sûr que les personnes concernées se reconnaîtront.Je souhaite aussi remercier l'ensemble de l'équipe ASL Europe (Applied Science Laboratory).En particulier, je remercie chaleureusement Timo Schirmer d'avoir créer le statut de "associate scientist" ce qui m'a permis d'être associé à cette équipe de recherche européenne et de toute l'aide qu'il a pu m'apporter.Je remercie vivement Patrick Le Roux pour toute l'aide et tous les éclaircissements qu'il m'a apporté au niveau RNM, "design" de séquence et de RF.J'ai appris une quantité de choses incroyables à ces cotés lors de ses visites à Nancy même si je n'ai pas forcément tout compris.Je tiens également à remercier Derek Shaw d'avoir relu et corrigé mon article.Je remercie Race Yeung, Ralph Noeske et Gavin Houston pour leur précieuse aide pour résoudre un certain nombre de problèmes techniques.Je remercie également les autres "associate scientists" à savoir Torben Frund, John Evans et Roberto Garcia.Coté laboratoire IADI, je commencerai par remercier Julien Oster, Maélène Lohézic et Damien Mandry avec qui nous avons travaillé en étroite collaboration ce qui a permis à l'article MRM et au chapitre 3 du présent document de voir le jour, chacun ayant sa spécialité.Pour ceux qui l'ignore Julien et Maélène sont des amis de longue date, je n'oublierai pas ces bons repas (Maélène bien sûr), ces voyages aux quatre coins du monde (Nice, Berlin, Toronto, Montréal, Honolulu, San Fransico, Stockholm...) et plein d'autres choses que je dois taire ici.Je ne m'inquiète pas je sais déjà que l'on se reverra régulièrement.Je remercie également Olivier Pietquin qui a joué un rôle majeur dans ma décision de faire une thèse et qui m'a orienté vers le laboratoire IADI.Je ne le remercierai peut-être jamais assez de m'avoir encouragé avant et pendant cette thèse.En revanche, je ne te remercie pas du tout d'avoir fait découvrir Alan Jackson à Julien qui, depuis ce jour, nous casse les oreilles avec.Tu aurais dû lui faire écouter Pink Floyd mais encore eut-il fallu que Julien fût sensible à la bonne musique.Je remercie aussi, dans le désordre, Damien Husson, Freddy Odille, Cédric Pasquier, Adnane Benhadid, Laure Rousselet autrefois Godignon, Zhor Ramdan-Chérif et Yannick Ponvianne pour, toujours dans le désordre, la mise en place, le développement, la maintenance des constituants et surtout l'administration du SAEC et d'ArchiMed.Je crois que ces différents outils vont me manquer, surtout ArchiMed.Je crois aussi que je ne retrouverai pas d'administrateur système tel que Damien Husson qui gère efficacement absolument tout ce qui touche à l'informatique.Coté CIC-IT, je tiens à remercier Gabriela Hossu et Marine Beaumont pour leur aide, leurs bons conseils dans bien des domaines (statistiques par exemple) et leur bonne humeur au laboratoire comme à l'extérieur.Je remercie Emmanuelle André pour la gestion et le recrutement des volontaires sains sans qui un certain nombre d'études n'aurait pas été fait dans les règles de l'art.Je remercie aussi Emilien Micard pour ces bons conseils en informatique.D'ailleurs Emilien, je ne te ferai pas l'affront de te rappeler cette histoire de filtrage, deux fois dans deux thèses différentes, ça ferait beaucoup.Je remercie aussi Marina Filipovic, ma collègue de bureau, pour sa bonne humeur, sa joie de vivre quotidienne, pour tous les bruits étranges qu'elle fait et qui nous font bien rire (n'est-ce pas Damien) et surtout de ne plus manger de Kebab dans le bureau.Je n'oublie pas les autres membres du laboratoire IADI et du CIC-IT avec qui je n'ai que peu travaillé puisqu'ils sont arrivés beaucoup plus récemment ou partis.Je parle bien sûr de, dans l'ordre alphabétique : Anna, Anne, Anou, Céline, Christophe, Hélène, Jérôme, Lucas, Marion, Mélanie, Romain 2 , Slavisa et tous ceux que j'oublie au moment où j'écris ces lignes.Je remercie également Jean-Marie Escanyé avec qui j'ai passé beaucoup de temps à tailler le bout de RMN et à faire des ROI sur des cœurs pas toujours sains.Je remercie les manipulateurs IRM du service de radiologie de Brabois-adulte sans qui les études sur volontaires sains n'auraient pu se faire dans de bonnes conditions :
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,005 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».