Description du sujet de thèse

Il s'agit de développer un réseau de neurones profond pour classifier des images de lésions cutanées et proposer un score numérique qui mesure la qualité de la classification.
Activités :
Les lésions cutanées sont une maladie grave à l’échelle mondiale. Par exemple, la détection précoce du mélanome sur des images biomédicales augmente considérablement le taux de survie. Cependant, la reconnaissance précise d’une lésion cutanée est difficile. Une classification automatique et fiable des lésions cutanées est essentielle pour améliorer la précision et l’efficacité des traitements. Notre but est de développer une chaine de traitement afin d’identifier la lésion cutanée présente dans une image analysée. Cette chaine sera composée d’une étape de segmentation suivie par une étape de classification. Chaque élément de la chaine sera modélisé avec un réseau de neurones. À terme, les deux réseaux de neurones pourront être fusionnés pour disposer d’un unique réseau qui effectue l’intégralité du traitement de l’image analysée. Pour l’étape de classification, nous utiliserons un algorithme récemment développé par notre équipe de recherche. Le doctorant aura à sa disposition de nombreuses images pour entrainer et tester les algorithmes développés.

Contexte de travail

Ce poste est à pourvoir au sein de l'équipe Mediacoding - Pôle SIS du Laboratoire i3S UMR 7271 à Sophia Antipolis. Le Laboratoire d'informatique, Signaux et Systèmes de Sophia Antipolis (i3S), créé en 1989, mène des recherches en sciences informatiques. Avec près de 300 personnes, enseignants-chercheurs d'Université Côte d'Azur, chercheurs CNRS et Inria, personnels administratifs et techniques, doctorants et stagiaires, il est l'un des plus grands laboratoires publics de la Côte d'Azur et a été l'un des premiers à être établi dans le parc technologique de Sophia Antipolis.
Le pôle SIS (Signaux, images et systèmes) du laboratoire I3S collabore sur ce sujet avec une entreprise spécialisée dans l’imagerie de la peau. Le doctorant participera à un projet scientifique collaboratif régional.



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

Les données médicales seront confidentielles. Les traitements informatiques réalisés seront également soumis à certaines contraintes de confidentialité.