Javier Lazaro défendra sa thèse intitulée “Development of computational tools to enhance Stimulated Raman histology for clinical applications” le Jeudi 16 juillet 2026 à 09h30 dans l’Amphithéâtre Ponte, campus St Jérôme à Marseille.
Composition du Jury :
Alexandre Kudlinski, Université de Lille – Président du jury
Elsa Angelini, Telecom Paris – Reviewer
Charles Kervrann, INRIA – Reviewer
Senada Koljenovic, Antwerpen University Hospital – Examinateur
Hervé Rigneault, CNRS Institut Fresnel – Directeur de thèse
Julien Wojak, AMU Institut Fresnel – Co-directeur de thèse
Rémi André, AMU Institut Fresnel – Co-directeur de thèse
Résumé : Le diagnostic oncologique repose sur l’analyse microscopique de l’architecture tissulaire, traditionnellement réalisée à l’aide de colorations à l’hématoxyline et à l’éosine (H&E). Bien qu’efficace, cette approche est lente, exigeante en main-d’œuvre et destructrice. L’histologie Raman stimulée (SRH), basée sur la microscopie par diffusion Raman stimulée (SRS), offre une alternative rapide, sans marquage et non destructive, mettant en évidence les contrastes moléculaires associés aux lipides et aux protéines, permettant une histologie virtuelle en quelques minutes. Cependant, son champ de vue limité, la nécessité d’un balayage manuel et un contraste d’image peu familier par rapport à l’H&E freinent son adoption clinique. Les travaux menés au cours de cette thèse proposent de fournir un cadre automatisé pour l’acquisition et l’interprétation d’images SRH. Nous introduisons une stratégie de microscopie intelligente permettant le mosaïquage automatique des champs de vue SRH, guidée par un modèle de type U-Net pour la segmentation des noyaux cellulaires. En outre, nous développons un réseau de neurones pour la coloration virtuelle afin de traduire les images SRH en représentations de type H&E, facilitant ainsi l’interprétation pathologique.
