OFFRE DE THESE

Université d'Artois; Béthune; Sur place; EUR 20 000 - 40 000; Plein temps

Résumé du poste

Une université française propose une thèse doctorale sur l'analyse d'une chaîne numérique pour le développement de dispositifs médicaux implantables. Le candidat idéal aura un niveau M2 ou diplôme d'ingénieur en informatique ou mathématiques, avec des compétences en intelligence artificielle. La thèse est financée par un fond européen et s'inscrit dans un projet en collaboration avec l'entreprise Indelab.

Qualifications

• Capacité à travailler de façon autonome et initiative.
• Compétences en rédaction de rapports et présentations.
• Affinité pour la santé et l'intelligence artificielle.

Responsabilités

• Conception de la base de données d'images médicales.
• Validation des règles par simulations et essais mécaniques.
• Développement d'une interface web pour des tests en conditions réelles.

Connaissances

Compétences solides en informatique

Mathématiques appliqués

Ingénierie logicielle

Intelligence artificielle

Communication scientifique

Anglais écrit et oral

Formation

Niveau M2 ou école d'ingénieur

Outils

CAO

CFAO

Description du poste

Offre de thèse doctorale

Sujet:

Analyse d’une chaine numérique pour développement de dispositifs médicaux implantables adaptatifs réalisés par fabrication additive et soustractive.

Résumé du sujet de thèse:

Avec le développement des techniques d’impression 3D et notamment celles utilisant des métaux, les dispositifs médicaux subissent de constantes évolutions. Aujourd’hui réaliser un dispositif implantable parfaitement personnalisé en titane est possible, les délais de conception ainsi que la difficulté à obtenir une image médicale 3D pour tous les cas cliniques rend la personnalisation à grande échelle complexe à mettre en œuvre. De plus, la personnalisation nécessite d’avoir une équipe à la fois composée de spécialistes en CFAO (Conception et Fabrication Assistée par Ordinateur) mais également de praticiens experts de la pathologie à traiter.

En s’appuyant sur les méthodes de réseaux de neurones et de machine learning, le travail proposé dans cette thèse a pour but à la fois de mieux comprendre les mécanismes de conception et d’optimisation de certains dispositifs médicaux implantables afin d’anticiper les demandes des praticiens mais également de développer une interface de communication entre concepteur d’implants et praticiens apte à limiter les délais de pose des dispositifs.

Le travail sera articulé comme suit:

1- la conception de la base de données d’images médicales qui seront traités au moyen de réseau de neurones convolutifs dans le but d’identifier les règles de conception adaptées à des cas tests dans le domaine de l’orthopédie et/ou du maxillo-facial.

2- Ces règles seront soumises à validation par le biais d’un couplage de simulations numériques et d’essais mécaniques.

3- A l’issue de l’identification des paramètres clés, un outil numérique sous la forme d’une interface web vectorielle sera créé afin de tester en conditions réelles le déploiement de la solution numérique globale, c’est-à-dire de la prise d’images médicales jusqu’à l’implantation du dispositif.

Mots clés : Informatique, mathématiques appliqués, santé, CFAO, Mécatronique, Mécanique, IA, industrie du futur

Compétences requises

·Compétences solides dans les principaux domaines de l’informatique et en mathématiques appliqués Niveau M2 ou école d’ingénieur.

·Des connaissances spécifiques en ingénierie logicielle pour l'internet, et/ou en techniques de représentation et de traitements de l’information et/ou en intelligence artificielle.

·Savoir s’adapter aux outils et méthodes à disposition ou à développer pour répondre au cahier des charges, CAO, CFAO.

·Affinité pour le domaine de l’intelligence Artificielle et de la santé.

·Capacité à travailler de manière autonome, à faire preuve d’initiatives et de sens de l’organisation.

·Compétences en communication scientifique (rédaction de rapports, présentations orales).

·Maîtrise de l’anglais écrit et oral exigée.

Collaborations prévues dans le cadre de la thèse

Ce travail doctoral s’inscrit dans le projet BioFabIA et sera financé par un fond européen et l’entreprise Indelab. Les travaux se dérouleront dans le cadre d’une collaboration entre 2 Laboratoires de l’Université d’Artois:

-LGCgE (EA4515) à Béthune (62)

-CRIL (CNRS) à Lens (62)

et l’entreprise Indelab située à Lapugnoy (62).

Contacts:

Merci d’envoyer votre candidature aux personnes suivantes:

[e-mail]

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