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Post-doctorant-e en traitement du signal H/F

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Informations générales

Référence : UMR5525-ELSGEN-011
Lieu de travail : LA TRONCHE
Date de publication : jeudi 23 juillet 2020
Type de contrat : CDD Scientifique
Durée du contrat : 12 mois
Date d'embauche prévue : 1 octobre 2020
Quotité de travail : Temps complet
Rémunération : entre 2648,79€ et 3054.06€ brut mensuel (selon exéprience)
Niveau d'études souhaité : Doctorat
Expérience souhaitée : 1 à 4 années

Missions

Pour suivre le bien-être du fœtus ou pour établir un diagnostic médical, un défi est d'extraire un électrocardiogramme fœtal (fECG) de qualité grâce à un nombre limité de capteurs non-invasifs placés sur l'abdomen de la mère. Le projet SurFAO a pour ambition d'enrichir les pratiques cliniques actuelles. D'une part, pendant l'accouchement, le bien-être fœtal est évalué par l'analyse de la variabilité du rythme cardiaque fœtal (RCF), enregistré classiquement par cardiotocographie. Améliorer la fiabilité de l'estimation du RCF [1] par une analyse menée sur le fECG est d'un grand intérêt clinique. D'autre part, à un stade plus précoce de la grossesse et plus rarement, des anomalies du RCF peuvent être détectées. L'accès aux enregistrements du fECG pour l'analyse de leurs morphologies permettrait un diagnostic plus précis et un meilleur suivi de l'efficacité des traitements.
Pour faire face à ces problématiques, l'approche proposée et portée par un consortium grenoblois (laboratoires TIMC et GIPSA et CHU Grenoble Alpes) vise à coupler 2 informations cardiaques complémentaires recueillies aux meilleurs emplacements. Elle combine l'utilisation de capteurs électrophysiologiques ECG avec des capteurs sonores donnant accès à des signaux phonocardiographiques (PCG).

Activités

Le poste proposé a pour objectif d'extraire les formes d'ondes ECG du fœtus en améliorant le processus d'estimation à l'aide du PCG. Nos précédents travaux [2-5] basés sur les processus gaussiens ont montré l'efficacité de ce modèle non-paramétrique, mais les coûts de calcul sont encore trop élevés. Les modèles de Kalman étendus et les algorithmes KRLS (kernel recursive least square) seront considérés.
Ces travaux méthodologiques seront menés en parallèle de l'acquisition de données expérimentales réelles sur femmes enceintes, en collaboration avec le CHU de Grenoble, dans le cadre de protocoles cliniques déposés et en cours à l'Hôpital Couples-Enfants de Grenoble. Ces données serviront au développement et à la validation des algorithmes proposés. La validation nécessitera de décider d'un ou de plusieurs indicateurs de performance permettant de qualifier les résultats obtenus. Des liens industriels sont d'ores et déjà identifiés pour le développement d'un futur dispositif médical.

Compétences

Le/la candidate recherché(e) aura une formation en traitement du signal ou en mathématiques appliquées. Il/elle devra être intéressé(e) par les aspects théoriques et expérimentaux liés à l'application visée.

Contexte de travail

Le candidat travaillera au sein du laboratoire TIMC, dans l'équipe PRETA, en collaboration avec l'équipe ViBS deu GIPSA-LAb, dans le cadre du projet ANR SurFAO 2018-2023 (Surveillance Fœtale Assistée par Ordinateur).
Le laboratoire TIMC-IMAG réunit scientifiques et cliniciens autour de l'utilisation de l'informatique et des mathématiques appliquées pour la compréhension et le contrôle des processus normaux et pathologiques en biologie et santé. Son activité pluridisciplinaire contribue tant à la connaissance de base dans ces domaines qu'au développement de systèmes pour l'aide au diagnostic et à la thérapie. L'équipe PRETA (Physiologie cardio-Respiratoire Expérimentale Théorique et Appliquée) réunit des physiologistes, des cliniciens urgentistes, ainsi que des spécialistes de l'instrumentation et du traitement du signal dans le domaine des technologies pour la santé. Les travaux de recherche qui y sont réalisés sont, pour la plupart, translationnels et recouvrent des domaines fondamentaux de la physiologie cellulaire et moléculaire, ainsi que les domaines plus appliqués de la physiologie et de la physiopathologie intégrées chez l'animal et chez l'humain, avec un fort potentiel de valorisation
GIPSA-Lab (Grenoble Images Parole Signal Automatique) et en particulier le pôle Science des Données est un laboratoire expert dans le domaine du traitement statistique du signal numérique. L'équipe ViBS développe des méthodes théoriques pour les signaux biomédicaux (notamment EEG et ECG) qui sont ensuite appliquées sur des données réelles. Avec la multiplicité des observations (multi-capteurs, multi-modales, multi-composants), il est important de modéliser la pertinence et la redondance de chaque source en développant des méthodes de séparation à la source ainsi que des processus de fusion.

Contraintes et risques

RAS

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