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Doctorat (H/F) en analyse et traitement d'images cérébrales

Cette offre est disponible dans les langues suivantes :
- Français-- Anglais

Date Limite Candidature : lundi 21 juillet 2025 23:59:00 heure de Paris

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Informations générales

Intitulé de l'offre : Doctorat (H/F) en analyse et traitement d'images cérébrales
Référence : UMR5549-FLOREM-006
Nombre de Postes : 1
Lieu de travail : TOULOUSE
Date de publication : lundi 30 juin 2025
Type de contrat : CDD Doctorant
Durée du contrat : 36 mois
Date de début de la thèse : 1 octobre 2025
Quotité de travail : Complet
Rémunération : La rémunération est d'un minimum de 2200,00 € mensuel
Section(s) CN : 51 - Modélisation mathématique, informatique et physique pour les sciences du vivant

Description du sujet de thèse

L’identification de biomarqueurs fiables, sensibles et spécifiques pour la détection précoce de personnes à risque de développer une maladie d’Alzheimer (MA) représente un enjeu de santé publique primordial. De plus, ces biomarqueurs précoces sont essentiels pour mieux comprendre les phases initiales de la maladie. A l’échelle cellulaire, la pathologie p-Tau à l’origine de la neurodégénérescence intervient bien avant les premiers symptômes cognitifs, mais il manque actuellement des marqueurs d’imagerie in vivo capables de détecter la perte neuronale initiale pendant cette phase silencieuse.
Le projet doctoral propose d’implémenter une méthodologie innovante, utilisant l’imagerie IRM de diffusion combinée à un outil de post-traitement pour le calcul optimisé d’une fonction d’orientation de la diffusion en chaque voxel. L’objectif est de mettre au point un marqueur in vivo de la dégénérescence neuronale initiale dans le lobe temporal antérieur, caractéristique d’une MA débutante en phase silencieuse. Pour cela, nous nous baserons sur les données de l’étude clinique Prédicog, ancillaire à la cohorte Toulousaine INSPIRE. L’étude longitudinale est actuellement en cours et nous disposons déjà de données d’imagerie acquises sur 100 volontaires âgés sans troubles cognitifs.
Références :
D. Tuch (2004) Q-ball imaging. Magn Res Med 52 (6) 1358-1372.
F. Rémy, N. Vayssiere, L. Saint-Aubert, E. Barbeau, J. Pariente (2015) White matter disruption at the prodromal stage of Alzheimer's disease: relationships with hippocampal atrophy and episodic memory performance. Neuroimage Clin 7 () 482-92
Maréchal P, Navarrete Y, Davis S. On the foundations of the maximum entropy principle using Fenchel duality for Shannon and Tsallis entropies. Physica Scripta. 2024 Jun 21;99(7):075265

Contexte de travail

L’encadrement scientifique interdisciplinaire de la thèse sera assuré par Florence Rémy (PU Neurosciences, CerCo) et Pierre Maréchal (PU Mathématiques, IMT).
Les données IRM sont issues de l’étude clinique Prédicog, financée par la Région Occitanie et la Fondation de l'Avenir, et coordonnée par le Gérontopôle du CHU Toulouse (ClinicalTrials.gov ID: NCT06058897). En tant que membre du CerCo, la/le doctorant.e aura accès à la plateforme IRM-3T du Pavillon Baudot (CHU Purpan) ainsi qu’au serveur de calcul. En tant que membre de l’IMT, elle/il bénéficiera d’un environnement expert en méthodes mathématiques pour l’analyse et la résolution de problèmes inverses, notamment en imagerie médicale. Le support technique pour l’acquisition et l’analyse d’images sera assuré par les ingénieurs de la plateforme IRM, l’ingénieur calcul du CerCo et la société Philips (partenaire industriel) en charge du contrôle qualité des IRM.

Contraintes et risques

Le ou la doctorante sera amené.e à travailler près de champs magnétiques intenses, sur une plateforme IRM 3 Tesla.