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Bourse de Thèse en Machine Learning, H/F

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

Date Limite Candidature : mercredi 1 juin 2022

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Informations générales

Référence : UMR7013-ROMABR0-001
Lieu de travail : ORLEANS
Date de publication : mercredi 20 avril 2022
Nom du responsable scientifique : Romain Abraham, Bruno Galerne
Type de contrat : CDD Doctorant/Contrat doctoral
Durée du contrat : 36 mois
Date de début de la thèse : 1 septembre 2022
Quotité de travail : Temps complet
Rémunération : 2 135,00 € brut mensuel

Description du sujet de thèse

Apprentissage profond pour la prédiction de l'arthrose du genou : analyse de texture et réseaux génératifs pour la reconstruction 3D.

Pour le diagnostic de l'arthrose du genou, deux informations principales sont intéressantes : la microarchitecture osseuse trabéculaire et la géométrie 3D de l'articulation du genou.

Analyse de la texture osseuse à l'aide de radiographies à rayons X 2D pour la détection précoce de l'arthrose du genou : la modélisation de la texture a connu des développements passionnants en utilisant des réseaux de neurones convolutifs pré-formés (CNN ). À notre connaissance, les avantages de cette approche pour la caractérisation des images radiographiques n'ont pas encore été pleinement explorés et évalués. En effet, les textures osseuses radiographiques ne sont pas visuellement comparables aux textures naturelles présentes dans les images réelles utilisées pour entraîner le CNN aux tâches de vision par ordinateur. Une autre alternative pertinente consiste à utiliser la 'scattering wavelet transform' (Bruna & Mallat 2013) où les noyaux de convolution du réseaux ne sont pas appris à partir de bases de données d'images. L'objectif principal de cette tâche serait d'explorer l'adéquation de ces nombreuses statistiques CNN pour la notation de l'arthrose et de confronter/combiner ces nouvelles mesures avec les caractéristiques de texture classiques.

Réseaux génératifs pour la génération conditionnelle d'IRM à partir de données radiographiques 2D : Une question ouverte majeure abordée par le projet MIMOSA est de savoir comment exploiter les riches informations des bases de données académiques d'images combinées radiographie 2D et IRM 3D du genou dans une situation clinique où seules les radiographies 2D rayon sont disponibles. Dans ce contexte, nous souhaitons élaborer une nouvelle architecture réseau pour la génération de fausses images IRM 3D conditionnées à partir d'une ou plusieurs images radiographiques 2D du genou. Cette tâche très exigeante consiste à proposer et former des réseaux antagonistes génératifs générant des volumes 3D cohérents avec des images radiographiques 2D en entrée. En cas de succès, le réseau génératif intéressera directement les partenaires de MIMOSA, à savoir la société Medimaps ainsi que les autres chercheurs du projet qui utiliseront toutes les modalités d'imagerie disponibles pour le classement de la gonarthrose.

Contexte de travail

L'institut Denis Poisson est un laboratoire de Mathématiques et Physique Théorique, bilocalisé sur les sites d'Orléans et de Tours, et compte environ 90 enseignants-chercheurs et chercheurs permanents, une trentaine de doctorants, ATER et postdocs et une dizaine de personnels de soutien à l'enseignement et à la recherche. Celle-ci s'articule autour de quatre équipes thématiques :
- Physique Théorique
- EDP, modélisation, simulation
- Probabilités, Algèbre, Combinatoire, Théorie Ergodique, Statistique
- Analyse et Géométrie

La personne recrutée par le CNRS intégrera l'Institut Denis
Poisson (UMR 7013) sur le site de l'Université d'Orléans. Le/La
doctorant(e) sera rattaché(e) à l'Ecole Doctorale MIPTIS.
La personne sera intégrée à l'équipe EMS et travaillera dans le cadre du projet ANR MIMOSA.

Des missions en France ou à l'étranger sont possibles.

Contraintes et risques

Pas de risque et de contrainte spécifique.

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