Apprentissage profond pour la segmentation des tumeurs cérébrales et des organes à
risque en radiothérapie / Pawel Mlynarski ; sous la direction de Nicholas Ayache et
Hervé Delingette. Thèse de doctorat : Automatique et traitement du signal et des images
: Université Côte d'Azur (ComUE) : 2019
Information trouvée : co-directeur de thèse
Apprentissage profond pour la segmentation robuste et l’analyse explicable des images
cardiaques volumiques et dynamiques / Qiao Zheng ; sous la direction de Nicholas Ayache
et Hervé Delingette. Thèse de doctorat : Automatique, traitement du signal et des
images : Côte d'Azur : 2019
Information trouvée : co-directeur de thèse
Apprentissage statistique pour la personnalisation de modèles cardiaques à partir
de données d’imagerie / Loïc Le Folgoc ; sous la direction de Hervé Delingette et
Nicholas Ayache. Thèse de doctorat : Automatique, traitement du signal et des images
: Nice : 2015
Information trouvée : directeur de thèse, membre du jury
Modèles probabilistes pour la segmentation d’images et dépistage du cancer du poumon
par apprentissage profond / Benoît Audelan ; sous la direction de Hervé Delingette.
Thèse de doctorat : Automatique, traitement du signal et des images : Université Côte
d'Azur : 2021
Information trouvée : directeur de thèse, membre du jury
Modélisation de la croissance de tumeurs cérébrales : application à la radiothérapie
/ Matthieu Lê ; sous la direction de Nicholas Ayache et Hervé Delingette. Thèse de
doctorat : Automatique, traitement du signal et des images : Nice : 2016
Information trouvée : directeur de thèse, membre du jury
Modélisation et mesure de l'évolution morphologique du cerveau à partir d'IRM structurelles
pour l'étude des maladies neurodégénératives / Raphaël Sivera ; sous la direction
de Nicholas Ayache. Thèse de doctorat : Automatique et traitement du signal et des
images : Université Côte d'Azur (ComUE) : 2019
Information trouvée : co-encadrant de thèse, membre du jury
Modélisation, déformation et reconnaissance d'objets tridimensionnels à l'aide de
maillages simplexes / par Hervé Delingette [thèse]
Personnalisation non-invasive de modèles électrophysiologiques cardiaques à partir
d'électrogrammes surfaciques / Sophie Giffard-Roisin ; sous la direction de Maxime
Sermesant, Nicholas Ayache, Hervé Delingette. Thèse de doctorat : Automatique, traitement
du signal et de l'image : Côte d'Azur : 2017
Information trouvée : co-directeur de thèse, membre du jury
Personnalisation robuste de modèles 3D électromécaniques du cœur. Application à des
bases de données cliniques hétérogènes et longitudinales / Roch Molléro ; sous la
direction de Nicholas Ayache, Xavier Pennex et Maxime Sermesant. Thèse de doctorat
: Automatique, traitement du signal et des images : Côte d'Azur : 2017
Information trouvée : membre du jury
Reconstruction tridimensionnelle et étude de la variabilité anatomique de la cochlée
à partir d'images médicales / Thomas Demarcy ; sous la direction de Hervé Delingette
et Nicholas Ayache. Thèse de doctorat : Informatique : Côte d'Azur : 2017
Information trouvée : directeur de thèse, membre du jury
Simulation interactive et patient-spécifique de l’électrophysiologie cardiaque / par
Hugo Talbot ; sous la direction de Stéphane Cotin et la co-direction de Hervé Delingette,
2014 [thèse, Lille 1]
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