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Doctorant : Segmentation et modèles génératifs d'images cérébrales dans la sclérose en plaques (H/F)

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

Date Limite Candidature : lundi 15 mars 2021

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Informations générales

Référence : UMR7225-ALEBRI0-008
Lieu de travail : PARIS 13
Date de publication : lundi 22 février 2021
Nom du responsable scientifique : Olivier COLLIOT
Type de contrat : CDD Doctorant/Contrat doctoral
Durée du contrat : 36 mois
Date de début de la thèse : 1 octobre 2021
Quotité de travail : Temps complet
Rémunération : 2 135,00 € brut mensuel

Description du sujet de thèse

La sclérose en plaques (SEP) est la cause la plus fréquente de handicap neurologique chez les jeunes adultes et représente donc un enjeu majeur de santé publique avec environ 100 000 patients en France et 2 millions dans le monde. Afin d'optimiser les traitements, il est essentiel de pouvoir mesurer et suivre les altérations cérébrales chez les patients atteints de SEP. À cette fin, la neuroimagerie joue un rôle central en raison de sa capacité à caractériser différents types d'altérations structurelles et fonctionnelles.
Le but de ce projet est de concevoir de nouvelles approches de deep learning pour la segmentation et la modélisation générative des images du cerveau afin de dériver de nouveaux biomarqueurs de la SEP. Le projet peut commencer sous la forme d'un stage de master.
Nous proposons d'abord de nous concentrer sur la conception d'un réseau neuronal profond pour segmenter le plexus choroïde (CP) à partir de données IRM. Le CP est la structure du cerveau qui produit le liquide céphalo-rachidien. Dans la sclérose en plaques, il est prouvé que ses fonctions neuroprotectrices sont altérées et que des schémas anormaux du CP peuvent être liés à la progression de la maladie. En particulier, nous chercherons à savoir si les modèles qui utilisent des séquences multiples d'IRM sont plus avantageux que ceux qui utilisent une seule image. Nous évaluerons également l'impact de différentes méthodes d'augmentation des données sur les performances. Nous chercherons à établir un lien entre les caractéristiques de la PC et la progression de la maladie chez les patients.
Nous proposons ensuite les pistes de recherche suivantes. Un premier axe est consacré à l'amélioration et à l'extension des outils de segmentation par l'introduction de GAN. Nous chercherons à améliorer la segmentation de la CP développée et à prendre en compte d'autres structures pertinentes telles que les lésions hyperintenses T2-FLAIR. Le deuxième axe concerne le développement de modèles générateurs qui pourraient générer des cartes de lésions actives et synthétiser simultanément des images TEP à partir de scans IRM multimodaux. Cela s'appuierait sur nos récents travaux dans lesquels nous avons proposé une nouvelle approche, appelée Sketcher-Refiner Generative Adversarial Networks (sr-GAN), qui permet de synthétiser les données de TEP de la myéline à partir d'IRM multimodale (Wei et al, 2019). Dans le cadre de la présente thèse, nous nous efforcerons de 1) travailler sur les lésions actives plutôt que sur la démyélinisation ; 2) générer des cartes de lésions actives et pas seulement des images TEP.

Contexte de travail

Vous travaillerez au sein du laboratoire ARAMIS (www.aramislab.fr) de l'Institut du cerveau de Paris. L'institut est idéalement situé au cœur de l'hôpital de la Pitié-Salpêtrière, au centre de Paris.
Le laboratoire ARAMIS, qui fait également partie de l'Inria (Institut national de recherche en informatique et en mathématiques appliquées), se consacre au développement de nouvelles approches informatiques pour l'analyse de grands ensembles de données cliniques et de neuroimagerie. Avec environ 35 personnes, le laboratoire a une composition multidisciplinaire, réunissant des chercheurs en apprentissage machine et en statistiques et des médecins (neurologues, neuroradiologues).
Le projet de recherche sera mené dans le cadre de la Chaire Olivier Colliot de l'Institut Interdisciplinaire d'Intelligence Artificielle (3IA) PRAIRIE (http://prairie-institute.fr/ ), l'un des quatre instituts 3IA créés dans le cadre du plan français pour l'intelligence artificielle.
Nous avons accès à un supercalculateur comprenant 1044 GPU nVIDIA V100.

Contraintes et risques

Pas de contraintes particulières

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