Ingénieur de Recherche H/F - Développement et déploiement de modèles pronostiques par IA pour les maladies neurovasculaires.

Description du Poste

Les Missions

Le projet BrainTwin vise à des développer des modèles pronostiques basés sur des techniques avancées d’intelligence artificielle (IA) permettant de fusionner de données multimodales hétérogènes telles que des données de neuro-imagerie, d’histopathologie ainsi que des données cliniques et omiques. L’objectif est de pouvoir personnaliser les traitements médicaux, en particulier pour des conditions complexes comme les tumeurs cérébrales, ou les maladies neurovasculaires, telles que l’AVC (accident vasculaire cérébrales) ou les maladies des petits vaisseaux (SVD). Le développement et le déploiement de modèles d’IA reproductibles et fiables à grande échelle nécessite de s’appuyer sur des outils de pré-traitement de ces grandes bases de données, pour les rendre plus fiables et comparables, en particulier les images qui proviennent souvent de centres, d'appareils et de protocoles différents : ces variations peuvent masquer des informations médicales utiles, fragiliser les analyses et limiter la généralisation des modèles d'IA.

Dans ce contexte la mission de la personne recrutée s’organisera autour de quatre axes principaux.

La personne recrutée contribuera à développer et déployer une chaîne de traitement des données de neuroimagerie, intégrant d’une part les pré-traitements classiques telles que le recalage entre modalités d’imagerie et/ou sur un atlas, la segmentation de structures cérébrales, etc, mais aussi des outils de contrôle qualité (eg détection de données outliers) et d'harmonisation des données. Le travail portera principalement sur la sélection, l'intégration et l'évaluation de solutions existantes, dont certaines basées IA et développées au laboratoire, plutôt que sur le développement de méthodes entièrement nouvelles. Cette chaîne de traitement devra permettre de repérer les données ou traitements problématiques, de réduire les différences liées aux conditions d'acquisition et de préparer des jeux de données fiables pour les études ultérieures.

Le deuxième axe concernera l’intégration à cette chaîne de traitement de modèles par IA de détection et segmentation des lésions cérébrales. Le laboratoire CREATIS et les partenaires du projet BrainTwin ont développé plusieurs méthodes basées IA pour cette tâche, d’autres modèles sont également disponibles dans la littérature. Une première sélection basée sur l’adéquation aux spécificités des lésions neurovasculaires permettra de retenir et d’intégrer à la chaîne de traitement un nombre plus restreint de méthodes.

L’extraction de la charge et des caractéristiques lésionnelles permettra d’estimer des biomarqueurs d’imagerie, qui seront ensuite combinés aux autres sources de données dans le cadre de modèles pronostiques par IA. Le travail de la personne recrutée sur ce troisième axe, sera d’intégrer des outils actuellement en cours de développement au laboratoire, mais aussi de proposer, des axes d’amélioration, soit au sein des modèles développés, soit à partir de solutions originales élaborées à partir d’une analyse de l’état l’art dans ce domaine.

Finalement, la personne recrutée aura en charge de déployer l’architecture modulaire intégrant les différentes briques développées à grande échelle, sur plusieurs bases publiques de référence, notamment ADNI, ABIDE, IXI et BraTS, ainsi que sur les bases de données partagées au sein de BrainTwin. L'objectif est de structurer ces ressources dans une chaîne de traitement reproductible, déployable sur le supercalculateur Jean Zay et partageable en science ouverte.

L'Activité

• Effectuer une analyse de la bibliographie scientifique afin d'acquérir une expertise dans les domaines de l'apprentissage automatique liés à ce projet (contrôle qualité, harmonisation, détection/segmentation de lésions cérébrales, modèles pronostiques par fusion de données hétérogènes)
• Comparer des méthodes existantes de contrôle qualité, de détection d'images atypiques et d'harmonisation, en tenant compte de leur robustesse, de leur facilité d'utilisation et de leur coût de calcul.
• Définir une stratégie de suivi des données : critères de qualité, classification des images en données utilisables, à vérifier ou à exclure, et production de rapports compréhensibles.
• Implémenter des modèles pronostiques par IA basés sur la fusion de données images et non-images pour la détection de lésions neurovasculaires en IRM multiparamétrique.
• Intégrer les solutions retenues avec les briques de prétraitement existantes dans une chaîne modulaire, documentée et reproductible.
• Mettre en place un benchmark sur des cohortes publiques multi-sites afin d'évaluer la réduction des biais entre centres, la conservation de l'information médicale et l'effet sur les analyses en aval.
• Contribuer à la vie académique du groupe en participant et en faisant des présentations lors de séminaires, de clubs de lecture, de réunions et en suivant des formations, le cas échéant.
• Renforcer la qualité des codes : dépôt partagé, tests automatisés, intégration continue, conteneurs, documentation, déploiement sur Jean Zay et suivi de l'empreinte environnementale.
• Contribuer à la diffusion des résultats de recherche par des publications scientifiques et la mise à disposition d'outils en libre accès.

Votre Profil

Compétences

• Formation en informatique, science des données, avec une spécialisation en traitement de données de neuroimagerie.
• Maîtrise de Python, Linux, Git et des pratiques de développement collaboratif.
• Une première expérience en gestion et manipulation de logiciels de recherche pour l’analyse de données médicales (y compris image) dans un contexte de recherche pluridisciplinaire est requise.
• Une première expérience en calcul haute performance et conteneurisation constitue un atout.
• Capacité à analyser la littérature, à évaluer des outils disponibles et à les transformer en solutions utilisables par une équipe de recherche.
• Rigueur, autonomie, qualité de documentation et aptitude à travailler avec chercheur·ses, ingénieur·es et doctorant·es dans un contexte multidisciplinaire
Une présélection sera réalisée sur la base du CV, de l’expérience, des compétences et de la lettre de motivation. Les candidats présélectionnés seront convoqués pour une audition.
Les candidatures doivent comprendre les documents suivants :
• Un Curriculum Vitae complet,
• Une lettre de motivation, exposant les intérêts de recherche du candidat en lien avec le projet,
• Le contact d'une ou deux personnes référentes,
• Si possible, une ou deux lettres de recommandation,
• Les relevés de notes de Master (M1 et M2) ou équivalent, ainsi que tout certificat pertinent.

Votre Environnement de Travail

CREATIS est une unité de recherche multidisciplinaire (environ 200 personnes) en imagerie médicale de la région Auvergne Rhône-Alpes associée à l'Université Lyon 1, l'INSA Lyon, le CNRS et l'Inserm. Les principaux domaines de recherche de CREATIS sont liés à deux problématiques fondamentales, à savoir 1) l'identification des grands enjeux de santé auxquels l'imagerie peut répondre et 2) l'identification des verrous théoriques en imagerie biomédicale liés au traitement du signal et de l'image, à la modélisation et à la simulation numérique. L'équipe de recherche MYRIAD effectue des recherches amont aboutissant à la conception de méthodes avancées de traitement et de modélisation des images. Elle possède une expérience reconnue en apprentissage automatique et en prototypage de modèles de diagnostic basés sur l'imagerie médicale multimodale. La personne recrutée sur ce poste rejoindra le projet national BrainTwin (https://braintwin2026.github.io/BRAINTWIN/) financé dans le cadre de l’appel à projet PEPR Santé Numérique 2024.

Rémunération et avantages

Rémunération

à partir de 3071 euros bruts mensuels selon expérience

Congés et RTT annuels

44 jours

Pratique et Indemnisation du TT

Pratique et indemnisation du TT

Transport

Prise en charge à 75% du coût et forfait mobilité durable jusqu’à 300€

À propos de l’offre

À propos du CNRS

Le CNRS est un acteur majeur de la recherche fondamentale à une échelle mondiale. Le CNRS est le seul organisme français actif dans tous les domaines scientifiques. Sa position unique de multi-spécialiste lui permet d’associer les différentes disciplines pour affronter les défis les plus importants du monde contemporain, en lien avec les acteurs du changement.

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Les métiers de la recherche