Missions

Instrumenter des capteurs de pression souples intégrés dans un siège ou un matelas, permet de mesurer les microdéformations du corps dues à la respiration et aux battements du cœur. L’analyse des signaux obtenus a permis de remonter aux paramètres vitaux (rythmes respiratoire et cardiaque) des individus assis sur un siège ou allongé sur un matelas. L’extrême sensibilité des capteurs permet de détecter un ensemble de données importantes simultanément, notamment dans le signal cardiaque (HRV, PEP, SV, Arythmie…) que seule l’IA permet de discriminer et analyser de manière fiable. Ceci permet de mettre au point des dispositifs médicaux non intrusifs d’analyse des paramètres vitaux.
Le projet de recherche va se consacrer dans un premier temps à la détermination de nouveaux paramètres vitaux, et pour commencer la tension artérielle.
Pour cela, un module de traitement du signal, dont l’architecture matérielle sera aussi générique que possible, devra être développé. Il intégrera des modules d’Intelligence Artificielle capables d’interpréter de manière fiable et en temps réel les données capteurs
La personne recrutée devra s'approprier les travaux faits puis de développer un module d'IA capable de discriminer des signaux capteurs, la tension artérielle des personnes.

Activités

Travail bibliographique
Etablissement d'un état de l'art
Compréhension des algorithmes d'IA embarqués précédemment développés
Conception de nouveaux algorithmes d'IA embarquables
Entrainement des algorithmes sur une large base de données
Test du système.

Compétences

Adaptabilité, créativité, ingéniosité, efficacité, autonomie, persévérance
Travail en équipe, communication
Intelligence artificielle, Deep Learning, Machine Learning, Python (Keras/Tensorflow/Pythorch), edge computing, traitement du signal

Contexte de travail

La personne recrutée travaillera 1 mois 1/2 dans l'équipe OASIS du LAAS située à Toulouse INP-ENSSEIHT, 2 rue Camichel, 31000 Toulouse. Puis elle sera accueillie pendant 2 mois dans un laboratoire de recherche de l'Université du Maryland aux US afin d'entrainer l'algorithme sur des bases de données réelles. Enfin, la personne recrutée reviendra au laboratoire pour exploiter les résultats obtenus.

Le poste se situe dans un secteur relevant de la protection du potentiel scientifique et technique (PPST), et nécessite donc, conformément à la réglementation, que votre arrivée soit autorisée par l'autorité compétente du MESR.

Contraintes et risques

Si les résultats sont prometteurs, le CDD débouchera sur un contrat doctoral de type CIFRE