Auswahl der wissenschaftlichen Literatur zum Thema „Cholangio-IRM“

Le pancreas divisum est une cause rare de pancréatite aigüe. C’est la malformation congénitale du pancréas la plus fréquente atteignant 5 à 15 % des sujets, devant le pancréas aberrant et le pancréas annulaire. Cette malformation résulte de l'absence de fusion embryologique des bourgeons pancréatiques ventral et dorsal qui conservent ainsi une autonomie de drainage. Généralement, le pancreas divisum est asymptomatique ou il se manifeste par une pancréatite aigüe récidivante. Le diagnostic positif est confirmé par la cholangio-wirsungo-IRM. La chirurgie est le traitement de référence ; elle ne s’adresse qu’aux patients symptomatiques. Nous présentons le cas clinique d’une patiente de 42 ans qui présentait une pancréatite aigüe récidivante où la cholangio-IRM objectivait le pancreas divisum. Le traitement chirurgical réglait le problème de notre patiente avec des résultats satisfaisants.

Cette thèse aborde la problématique de l'amélioration de la CholangioPancréatographie Rétrograde par voie Endoscopique (CPRE), en proposant une méthode avancée de segmentation et de reconstruction 3D des voies biliaires. Les techniques actuelles de la CPRE présentent des limites importantes, notamment en raison de la difficulté de la visualisation des voies biliaires à partir des images 2D, ce qui peut entraîner des erreurs de planification et des complications durant les interventions. La reconstruction 3D des voies biliaires, à partir des images de cholangio-IRM, apparaît comme une solution prometteuse pour surmonter ces difficultés. La thèse propose une nouvelle approche de segmentation automatique BDU-Net, à base du réseau U-Net, spécifiquement adaptée aux caractéristiques des images de cholangio-IRM. Les performances du BDU-Net ont été comparées avec celles de réseaux de segmentation de références, tels que V-Net et U-Net++, en utilisant des métriques quantitatives comme le score de Dice et la distance de Hausdorff, ainsi qu'une évaluation qualitative réalisée par des experts. Les résultats montrent une amélioration de la précision des reconstructions 3D grâce à BDU-Net. Cette thèse explore également l'impact des différentes méthodes de prétraitement des images de cholangio-IRM, incluant l'utilisation du recadrage dynamique, pour améliorer la qualité de segmentation. Ce prétraitement permet de mieux visualiser les structures biliaires, et d'améliorer la reconstruction 3D des voies biliaires, particulièrement dans les cas complexes. En plus des contributions en segmentation, cette thèse propose un plugin, nommé CPRE Pro, développé pour la plateforme 3DSlicer. Cet outil permet d'intégrer les reconstructions 3D dans le workflow clinique, facilitant la planification de la CPRE. Grâce à une interface intuitive, les cliniciens peuvent interagir avec les images de cholangio-IRM, effectuer des segmentations automatiques et visualiser l'anatomie biliaire en 3D
This thesis addresses the challenge of improving Endoscopic Retrograde Cholangiopancreatography (ERCP) by proposing an advanced method for 3D reconstruction of bile ducts. Current ERCP techniques face significant limitations, mainly due to the difficulty of visualizing bile ducts using 2D images, which can lead to planning errors and complications during interventions. The use of 3D reconstruction of bile ducts from MR cholangiography (MRCP) images presents a promising solution to overcome these challenges. The thesis introduces a novel approach for automatic segmentation called BDU-Net, based on the U-Net architecture and specifically tailored to MRCP images. The performance of BDU-Net was compared with other reference segmentation models, such as V-Net and U-Net++, using quantitative metrics like the Dice score and Hausdorff distance, as well as a qualitative assessment by experts. The results show a significant improvement in the accuracy of 3D reconstructions with BDU-Net. Additionally, the thesis explores the impact of various preprocessing methods for MRCP images, including dynamic cropping, to enhance the segmentation quality. This preprocessing step improves the visualization of bile duct structures and enhances 3D reconstruction, especially in complex cases. Beyond segmentation contributions, the thesis also presents a plugin called CPRE Pro, developed for the 3DSlicer platform. This tool integrates 3D reconstructions into the clinical workflow, facilitating ERCP planning. With an intuitive interface, clinicians can interact with MRCP images, perform automatic segmentations, and visualize bile duct anatomy in 3D, thus improving clinical decision-making and intervention planning