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Thèse en informatique pour les Neurosciences : modélisation et analyse des signaux cérébraux (H/F)

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

Date Limite Candidature : vendredi 15 juillet 2022

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Informations générales

Référence : UMR7289-NICMAL-005
Lieu de travail : MARSEILLE 05
Date de publication : vendredi 24 juin 2022
Nom du responsable scientifique : Emmanuel Daucé et Nicole Malfait
Type de contrat : CDD Doctorant/Contrat doctoral
Durée du contrat : 36 mois
Date de début de la thèse : 1 octobre 2022
Quotité de travail : Temps complet
Rémunération : 2 135,00 € brut mensuel

Description du sujet de thèse

Nous recherchons un.e candidat.e avec de solides compétences en mathématiques et informatique pour rejoindre notre laboratoire, l'Institut de Neurosciences de la Timone à Marseille (https://www.int.univ-amu.fr).
Le projet de thèse se concentrera sur le décodage et l'analyse de signaux cérébraux corticaux et sous-corticaux enregistrés chez des patients atteints de la maladie de Parkinson et traitées par Stimulation Cérébrale Profondes (SCP) par le biais d'électrodes implantées dans une structure cérébrale sous-corticale : le noyau sous-thalamique. Nous chercherons dans ce travail à caractériser les états dynamiques de l'activité cérébrale (i) en lien avec les variables comportementales, dans le cadre de la réalisation de tâches visuo-motrices et (ii) en lien avec les changements entre activités saine et pathologique telle qu'observée chez les patients parkinsoniens, ainsi que les modifications comportementales associées.
Le but de la thèse sera de développer une méthode d'analyse des signaux couplée à des modèles. Le candidat retenu participera au développement d'outils informatiques open-source implémentant ces principes, et applicable au traitement en temps réel des signaux électrophysiologiques.
L'analyse basée sur des modèles repose classiquement sur les principes de l'inférence statistique des états d'une chaîne de Markov cachée. Initialement appliquées à l'analyse de la parole, ces méthodes ont été récemment étendues à l'analyse des signaux électrophysiologiques. On souhaite ici reprendre et généraliser ce principe, en les comparant aux méthodes plus récentes utilisées en analyse du signal et de la parole, ainsi qu'à des méthodes classiques de type NMF afin de construire des modèles interprétables des données recueillies.
Dans ce projet, nous exploiterons les possibilités ouvertes tout récemment par le développement d'un nouveau système de SCP (Neurostimulateur Percept™ PC, https://www.medtronic.com – 1er patient implanté à Marseille en avril 2021), permettant de simultanément stimuler et enregistrer les potentiels de champs locaux (LFP) du noyau subthalamique. L'ambition ultime de la compagnie Medtronic est d'implémenter des algorithmes de stimulation « closed loop » (dite « adaptative ») dans laquelle la stimulation est déclenchée uniquement lorsque l'activité électrophysiologique du noyau subthalamique est anormale, et dont il a été démontré qu'elle peut apporter des améliorations plus importantes que la SCP conventionnelle, tout en réduisant les effets secondaires indésirables et la consommation de batterie.

Contexte de travail

Le travail de thèse s'inscrira dans un programme de recherche mené en collaboration entre l'Institut de Neurosciences de la Timone (https://www.int.univ-amu.fr) et l'AP-HM (Service de Neurologie, Pathologie du mouvement de l'Hôpital de la Timone).
La bourse de thèse est financée pour 3 ans, par l'Ecole Centrale de Marseille et l'Agence Nationale de la Recherche.
Le candidat doit avoir une solide expertise en langage de programmation Python et en apprentissage automatique, et être familier avec le traitement du signal. Des connaissances en Neurosciences Computationnelles seront un atout.
Les candidatures seront considérées au fil de l'eau, avec un démarrage prévu début Octobre 2022. Les candidat.e.s intéressé.e.s doivent envoyer une lettre de motivation, un CV et les coordonnées de deux personnes référentes à emmanuel.dauce@centrale-marseille.fr et nicole.malfait@univ-amu.fr.

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