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2023

Posters

241 - 

Machine learning model including left ventricular strain analysis for sudden cardiac death prediction in hypertrophic cardiomyopathy

A Al Wazzan, M Taconne, Virginie Le Rolle, M.. Inngjerdingen Forsaa, K. Hermann Haugaa, E Galli, A. Hernandez, T. Edvarsen, Erwan Donal

Paris-ECHO Cardiovascular Imaging 2023, May 2023, Paris, France. 15 (3), pp.257, 2023,

DOI : https://doi.org/10.1016/j.acvdsp.2023.04.026

 

242 - 

Suivi in vivo de nanomédecines par spectroscopie localisée de diffusion

Samuel Bonnet, Fanny Noury, Laurent Lemaire, Pierre-Antoine Eliat, Sandrine Pottier, Florence Franconi

Suivi in vivo de nanomédecinespar spectroscopie localisée de diffusion. SFRMBM 2023, Mar 2023, Paris, France.

 

243 - 

Heterogeneity of echocardiographic variables in systemic lupus erythematosus among clinical subgroups according to non-cardiac organ involvement

C. Bourg, E. Le Tallec, L. Curtis, Guillaume Bouzillé, Emmanuel Oger, A Lescoat, Erwan Donal

Paris-ECHO Cardiovascular Imaging 2023, May 2023, Paris, France. 15 (3), pp.267, 2023,

DOI : https://doi.org/10.1016/j.acvdsp.2023.04.050

 

Theses

244 - 

Aide à la navigation endovasculaire pour le franchissement de parcours complexes Endovascular navigation support for complex catheterization

Aurélien De Turenne

Aide à la navigation endovasculaire pour le franchissement de parcours complexes. Traitement du signal et de l'image [eess.SP]. Université de Rennes, 2023. Français. ⟨NNT : 2023URENS016⟩.

 

245 - 

Analysis of thoracic and intra-gastric cardiac vibration signals for the monitoring of heart failure Analyse des signaux de vibrations cardiaques thoraciques et intra-gastriques pour le suivi de l’insuffisance cardiaque

Henry Jhoán Areiza Laverde

Analysis of thoracic and intra-gastric cardiac vibration signals for the monitoring of heart failure. Signal and Image processing. Université de Rennes, 2023. English. ⟨NNT : 2023URENS006⟩.

 

246 - 

Prédiction par apprentissage automatique des évènements critiques présentés par les patients admis aux urgences : de la prédiction pré-hospitalière à l'optimisation du parcours de soin Machine learning modeling of critical events in emergency situations : from pre-hospital prediction to hospital care pathway optimization

Sonia Rafi

Prédiction par apprentissage automatique des évènements critiques présentés par les patients admis aux urgences : de la prédiction pré-hospitalière à l'optimisation du parcours de soin. Médecine humaine et pathologie. Université de Rennes, 2023. Français. ⟨NNT : 2023URENB058⟩.

 

247 - 

Fusion d'images multimodales pour l'ablation par radiothérapie de tachycardies ventriculaires Fusion of multimodal images for cardiac radioablation of ventricular tachycardia

Louis Rigal

Fusion d'images multimodales pour l'ablation par radiothérapie de tachycardies ventriculaires. Traitement du signal et de l'image [eess.SP]. Université de Rennes, 2023. Français. ⟨NNT : 2023URENS082⟩.

 

248 - 

Hybrid approach, combining computational and machine-learning models, for the analysis of myocardial strain and cardiac function evaluation. Approche hybride, combinant des modèles computationnels et d’apprentissage automatique pour l’analyse du strain myocardique et l’évaluation de la fonction cardiaque.

Marion Taconné

Hybrid approach, combining computational and machine-learning models, for the analysis of myocardial strain and cardiac function evaluation. Bioengineering. Université de Rennes, 2023. English. ⟨NNT : ⟩.

 

249 - 

Approche hybride, combinant des modèles computationnels et d’apprentissage automatique pour l’analyse du strain myocardique et l’évaluation de la fonction cardiaque Hybrid approach, combining computational and machine-learning models, for the analysis of myocardial strain and cardiac function evaluation

Marion Taconné

Approche hybride, combinant des modèles computationnels et d’apprentissage automatique pour l’analyse du strain myocardique et l’évaluation de la fonction cardiaque. Human health and pathology. Université de Rennes, 2023. English. ⟨NNT : 2023URENB031⟩.

 

250 - 

Méthodes de segmentation d’images basées sur l’apprentissage profond dans le traitement des tumeurs bénignes et malignes de l’utérus Deep learning-based image segmentation methods in the treatment of benign and malignant uterine tumor diseases

Chen Zhang

Méthodes de segmentation d’images basées sur l’apprentissage profond dans le traitement des tumeurs bénignes et malignes de l’utérus. Signal and Image processing. Université de Rennes, 2023. English. ⟨NNT : 2023URENS077⟩.