Suivi en ligne des procédés de bio-production par imagerie holographique 3D

CEA; Grenoble; Sur place; EUR 40 000 - 60 000; Plein temps

Résumé du poste

Une institution de recherche à Grenoble propose une thèse sur le développement d'un système d'imagerie holographique 3D. Ce projet vise à optimiser la bioproduction en offrant une analyse non invasive des cellules adhérentes. Les candidats doivent être des ingénieurs spécialisés en data science et doivent avoir des compétences en systèmes d'imagerie et apprentissage profond. Une disponibilité est requise à partir du 1er novembre 2026.

Qualifications

• Connaissance des systèmes d'imagerie holographique.
• Compétences en apprentissage profond pour l'analyse d'images.

Responsabilités

• Développer un système d'imagerie holographique 3D pour le suivi des cellules adhérentes.
• Tester le système en termes de précision sur diverses cultures biologiques.
• Faciliter le suivi des dynamiques cellulaires grâce à l'apprentissage profond.

Connaissances

Data science

Formation

Ingénieur spécialisé en data science

Description du poste

Description du sujet de thèse

Défis technologiques

Sujets de thèse

Suivi en ligne des procédés de bio-production par imagerie holographique 3D

Contrat

Thèse

Description de l'offre

La culture des cellules adhérentes est un moyen prometteur pour différentes applications en bioproduction, comme la fabrication et l'administration de biomédicaments, la médecine régénérative, ou le suivi de la différenciation cellulaire. Cependant, elle pose des défis majeurs pour l'analyse des cellules sans affecter l'intégrité du substrat. L'imagerie holographique sans lentille se présente comme une solution prometteuse, capable de capturer des images de cellules sur un grand champ de vue sans aucune étape biochimique supplémentaire. Cette thèse propose de développer un système d'imagerie holographique 3D pour le suivi des cellules adhérentes en temps quasi-réel, avec des algorithmes avancés pour la reconstruction et l'analyse d'images. Le système testé en terme de précision et robustesse sur des cultures biologiques variées. L'utilisation de l'apprentissage profond permettra la segmentation et l'analyse des cellules en temps quasi-réel, facilitant ainsi le suivi des dynamiques cellulaires. Ce projet innovant promet d'optimiser les procédés biologiques en offrant une vision non invasive des échantillons multicellulaires en 3D, avec des applications potentielles comme le suivi d'organes-sur-puce et de systèmes cellulaires complexes.

Université / école doctorale

Ecole Doctorale de Physique de Grenoble (EdPHYS) Université Grenoble Alpes

Site

Grenoble

Formation recommandée

Ingénieur spécialisé en data science

Disponibilité du poste

01/11/2026

Personne à contacter par le candidat

PAVIOLO Chiara [e-mail]
CEA
DRT/DTIS//L4IV
Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives / LETI
MINATEC Campus
17 rue des martyrs
F-38054 Grenoble Cedex
0438786348

Tuteur / Responsable de thèse

HERVÉ Lionel [e-mail]
CEA
DRT/DTIS//L4IV
17, rue des martyrs
ED de physique de Grenoble
04 38 78 60 59

En savoir plus

https://orcid.org/0009-0006-8763-8470
http://www.leti-cea.fr/