Description du sujet de thèse

Traitement du signal sur graphe pour la caractérisation d’électrogrammes multipolaires de fibrillation atriale persistante.
Responsable d’une proportion importante d’accidents vasculaires cérébraux, la fibrillation auriculaire (FA) est l’arythmie cardiaque soutenue la plus fréquente en pratique clinique. Actuellement, l’option thérapeutique la plus efficace pour la FA persistante est l’ablation par cathéter, où des cathéters multipolaires – c’est-à-dire équipés de plusieurs électrodes – sont de plus en plus utilisés car ils facilitent la cartographie électroanatomique des oreillettes avant la phase d’ablation. Cependant, la plupart des stratégies d’ablation négligent des informations potentiellement utiles contenues dans les électrogrammes atriaux (EGM) multipolaires. Dans le but de définir un nouveau paradigme d’ablation adapté au patient, cette thèse vise à analyser les signaux multipolaires observés tout en considérant la configuration structurelle (géométrie) du cathéter de cartographie au moyen du traitement du signal sur graphe (GSP). L’hypothèse sous-jacente est que les modèles de propagation locaux en FA sont associés à des signatures spatio-temporelles spécifiques dans les EGM mesurés par les cathéters multipolaires, et que ces signatures peuvent être capturées par des outils GSP appropriés exploitant la configuration du cathéter. Pour tester cette hypothèse, la thèse explorera la caractérisation basée graphe de l’EGM multipolaire pour dériver des biomarqueurs de modèles de propagation locaux et analysera la capacité des biomarqueurs à identifier les drivers actifs soutenant la FA. Bien fondée sur des concepts mathématiques interprétables, l’approche GSP développée dans la thèse devrait produire des résultats reproductibles et explicables, augmentant ainsi la fiabilité de la prise de décision clinique.

Activités :
- Étudier la littérature sur les thématiques de la thèse (fibrillation atriale, traitement du signal sur graphe).
- Proposer des techniques de GSP adaptées aux contexte biomédical objet de la thèse (cathéters multipolaires).
- Participer à la génération de données synthétiques et à l’exportation de données réelles.
- Évaluer les techniques GSP proposées sur des signaux synthétiques et bases de données réelles.
- Rédiger des rapports et des publications scientifiques synthétisant les résultats obtenus.
- Présenter oralement les résultats dans des réunions d’équipe et des événements scientifiques (séminaires, conférences).
- Possibilité d’effectuer des activités d’enseignement (monitorat).
- Participer à l’encadrement de stagiaires jusqu’à niveau Master.

Compétences :
- Maîtrise des aspects théoriques et algorithmiques de base du traitement du signal.
- Maîtrise d’outils de calcul scientifique (de préférence MATLAB).
- Expérience souhaitable avec des applications biomédicales du traitement du signal.
- Bonnes compétences en informatique.
- Maîtrise d’outils de traitement de texte (Word, LaTeX).
- Capacité à travailler en autonomie et en équipe.
- Bon niveau de communication orale et écrite en anglais.
- Bonnes qualités relationnelles.

Expérience souhaitée :
Traitement du signal : théorie, algorithmes et applications biomédicales

Contexte de travail

Le laboratoire i3S (https://www.i3s.univ-cotedazur.fr) est une unité mixte de recherche (UMR) entre le CNRS et Université Côte d’Azur avec Inria comme tutelle secondaire. i3S a été un des premiers laboratoires à s’installer sur la technopôle de Sophia Antipolis et rassemble environ 300 personnes ; notamment une centaine d’enseignants-chercheurs provenant majoritairement de 3 composantes d’Université Côte d’Azur : Polytech Nice Sophia, EUR DS4H et IUT Nice Côte d’Azur. Le laboratoire regroupe aussi 20 chercheurs du CNRS et 13 chercheurs de l’Inria, sans oublier une vingtaine de personnels des équipes techniques et administratives. Près de 90 doctorants, une dizaine de post-doc, 60 stagiaires de master ou écoles d’ingénieurs complètent les effectifs. Rattaché à l’institut CNRS Sciences informatiques, ses thématiques de recherche couvrent un large spectre des thématiques des sections CNU 27 "Informatique" et 61 "Génie informatique, automatique et traitement du signal". Le laboratoire est situé au cœur du technopôle de Sophia Antipolis, dans un écosystème dynamique qui rassemble universitaires et entreprises de toutes tailles.

L’équipe Signal du laboratoire i3S (https://i3s.univ-cotedazur.fr/signal), a pour objectif de développer des outils avancés, innovants et adaptés pour le traitement de signaux ou d’images acquis avec des réseaux de capteurs biomédicaux (cardiologie, neurosciences) ou en géosciences (sismologie et écologie marine), mais aussi en communications sans fil. L’équipe est spécialisée dans les méthodes multi-capteurs, les décompositions tensorielles et l’analyse de composants pour le traitement conjoint de données multimodales, notamment dans le cadre d’enregistrements invasifs (électrogrammes intracardiaques) et non invasifs (électrocardiogramme de surface) de l’activité cardiaque pour la caractérisation des arythmies.

Cette thèse interdisciplinaire sera effectuée au sein d’un consortium international composé de spécialistes en traitement du signal (laboratoire i3S), en modélisation cardiaque computationnelle (Karlsruhe Institute of Technology, Allemagne) et en cardiologie interventionnelle (Centre hospitalier universitaire Nice Pasteur et Centre hospitalier Princesse Grace de Monaco). La thèse sera dirigée par Vicente Zarzoso (Professeur à Université Côte d’Azur), coordinateur du projet de recherche collaborative GrAF financé par l’ANR.


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

Aucune