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Un projet de thèse à INRIA recherche un candidat pour développer des méthodes d'apprentissage profond génératives dans le domaine de l'imagerie cardiaque. Le travail impliquera l'analyse d'images et la création de jumeaux numériques afin d'améliorer la prévention et le traitement des arythmies cardiaques, en collaboration avec des institutions de pointe.
Le projet MediTwin est un projet d’envergure visant à développer des jumeaux numériques du corps humain pour aider à la prévention, au diagnostic et au traitement de différentes pathologies. Au sein de ce projet, plusieurs thématiques en modélisation et en analyse d’images médicales sont abordées, dont le sujet de la génération de données synthétiques.
Ce projet de thèse est sur le développement de méthodes d’apprentissage profond génératives afin d’augmenter les données disponibles sur un patient. L’idée est de pouvoir profiter de bases de données disponibles de haute qualité et de haute résolution, ou de multiples modalités pour améliorer et compléter les images disponibles en routine cliniques.
Ceci sera développé plus particulièrement pour l’imagerie cardiaque et dans le cadre de la stratification du risque d’arythmie, qui est une application de MediTwin. En effet, une connaissance détaillée du tissu cardiaque et notamment de l’infarctus responsable de troubles du rythme est un élément important dans une telle prédiction.
Mission confiée
Ce projet vise donc à intégrer toutes les modalités disponibles aux différentes échelles afin de construire une représentation la plus détaillée possible du substrat structurel des arythmies cardiaques. Ceci reposera sur des données expérimentales ainsi que de l’imagerie clinique. La méthodologie envisagée est d'étendre les approches d'intelligence artificielle génératives actuelles afin de pouvoir proposer à terme la micro-structure la plus probable étant donné les images acquises sur un patient. Un jumeau numérique personnalisé pourra être exploité afin d'évaluer la plausibilité des données générées.
L’intégration de l’IA générative et de la simulation permettra d’améliorer le réalisme des images produites, ce qui reste compliqué en santé. La collaboration avec l’IHU Liryc (Bordeaux) permet d’avoir accès à des données de nombreuses modalités d’imagerie cardiaque, à de multiples échelles, ainsi qu’à des données cliniques avec le CHU de Bordeaux.
Principales activités
Analyse de données d'imagerie cardiaque
Développement de méthodes d'IA générative
Mise en oeuvre de jumeaux numériques
Compétences
Développement logiciel (Python)
Analyse d'images
Rémunération
Durée : 36 mois
Rémunération brute mensuelle : 2200€ et 2300€ à partir de 2026.