动态近距离放射治疗超声图像分析：针与颗粒的自动检测

"Hatem Younes的博士论文专注于动态近距离放射治疗(DCRT)中超声图像的针和颗粒检测，这是医学影像处理领域的一个关键问题。这篇论文由Jocelyne Troccaz和Sandrine Voros指导，并在格勒诺布尔阿尔卑斯大学的计算机科学专业进行，属于数学、信息科学与技术、计算机科学博士学院的一部分。研究主要在医学工程和复杂性技术实验室——计算机科学、数学和应用中展开。 DCRT是一种癌症治疗技术，其中放射源被精确地放置在肿瘤附近，以提供高剂量的辐射。在该过程中，超声成像用于实时监测放射源的位置，以确保其准确无误。尤尼斯的研究旨在开发和优化算法，以自动检测超声图像中的放射治疗针和颗粒，这些元素对于治疗的精确度至关重要。 论文的公开答辩于2020年6月11日举行，评审团包括了多位知名专家，如研究工程师Julien Bert、挪威SINTEF的高级科学研究员Ingrid Reinertsen、雷恩大学医院的Raynald Crevoisier等。这篇论文的完成得益于众多合作者的支持，包括FOCUS项目的伙伴，以及实验室的同事和家人。 这篇论文的工作不仅涉及了图像处理和模式识别的技术挑战，还涵盖了如何将这些技术应用于临床实践，以提高放射治疗的精度和患者的安全。通过这样的研究，尤尼斯为放射治疗的个性化和精确化做出了贡献，这在现代癌症治疗中具有重要意义。"