En neuroradiologie interventionnelle, l’imagerie médicale joue un rôle essentiel dans le diagnostic et le traitement des pathologies cérébrales telles que les anévrismes ou les sténoses. Ces procédures mini-invasives consistent à naviguer dans les vaisseaux sanguins à l’aide de cathéters pour effectuer des traitements vitaux, tels que l’embolisation ou la thrombectomie mécanique.
Cependant, pour garantir le succès de ces interventions, il est impératif de comprendre la géométrie complexe des vaisseaux cérébraux. C’est là qu’intervient Mounir Lahlouh, un jeune doctorant investi qui a travaillé durant sa thèse sur le développement de méthodes et d’outils basés sur l’apprentissage profond, pour la modélisation et la visualisation 3D avancés dans le cadre d’une thèse CIFRE entre l’ESME, la société medtech Basecamp Vascular et le CReSTIC de l’Université de Reims Champagne-Ardenne. Ces outils permettent de caractériser avec précision les dimensions, les courbures et les angulations des vaisseaux, en particulier au niveau de l’arche aortique, où la navigation peut être particulièrement complexe en raison de la dilatation et de la tortuosité des vaisseaux.
Félicitations à Mounir Lahlouh pour cette soutenance de thèse, un exemple brillant de cette collaboration interdisciplinaire fructueuse, impliquant l’hôpital de la Fondation Ophtalmologique Adolphe de Rothschild et le neuroradiologue Raphaël Blanc, sous la direction de Nicolas Passat et Jérôme Szewczyk et l’encadrement de Yasmina Chenoune. Les outils qu’il a développés donneront lieu à de nouvelles perspectives pour améliorer la précision du geste lors des interventions, ouvrant ainsi la voie à une pratique opératoire optimisée et une meilleure prise en charge des patients.
