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Thèse : Imagerie par résonance magnétique à bas champs (0,4 Tesla) de la tête et de sa

ICube

Amiens

Sur place

EUR 40 000 - 60 000

Plein temps

Il y a 30+ jours

Résumé du poste

ICube, une institution de recherche, propose un projet de thèse sur l'imagerie par résonance magnétique pour la chirurgie reconstructive de la tête. Le candidat sera responsable de développer un protocole pour l'IRM à bas champ, en analysant ses performances par rapport à des systèmes à haut champ. Ce poste requiert une expertise en imagerie médicale et en intelligence artificielle, ainsi qu'une motivation pour explorer des applications cliniques innovantes. Les candidats doivent avoir un doctorat ou une formation équivalente en imagerie ou disciplines connexes.

Qualifications

  • Formation en imagerie médicale avec un accent sur l’IRM.
  • Compétences en développement de logiciel pour post-traitement.
  • Compréhension des systèmes d’imagerie et de leur mise en œuvre.

Responsabilités

  • Développer un protocole d'imagerie innovant avec IRM à bas champ.
  • Quantifier la précision de l'IRM bas champ versus haut champ.
  • Conduire des expériences sur des fantômes et des modèles porcins.

Connaissances

Intelligence Artificielle
Imagerie Médicale
Analyse de données

Formation

Doctorat en Imagerie Médicale ou domaine associé
Description du poste

Le sujet de recherche que nous proposons se situe dans le domaine de l’imagerie au service de la chirurgie reconstructive de la tête.

Développer un protocole d’imagerie innovant de la tête pour la chirurgie du futur.

L’Imagerie par résonance magnétique (IRM) est l’outil de choix pour caractériser les tissus mous de la tête. Cette technique est non invasive et la seule à pouvoir caractériser les tissus et liquides à l’intérieur ou l’extérieur du crane sans être limitée par les os.

Actuellement l’imagerie de la tête est principalement réalisée par des IRM à haut champs magnétique de 1.5, 3, 7 Tesla, la plus puissante issue du CEA présente un champ de 11.7 Tesla. La puissance du champ magnétique à un cout énorme d’achat, de maintenance et demande un environnement d’ingénierie spécifique pour son fonctionnement qui limite largement son utilisation aux centres hospitaliers ou de recherches. (1)

Les systèmes d’imagerie par résonance magnétique (IRM) à bas champ connaissent actuellement une très forte progression. À l’origine, les performances des systèmes d’IRM à bas champ étaient faibles et peu utile en clinique, ils étaient considérés comme des systèmes peu coûteux mais peu performants. Cependant, aujourd’hui en plein essor l’IRM à bas champ pour certaines imageries concurrence les systèmes d’IRM à haut champ (1,5 T et 3 T). (1-2)

Les systèmes d’IRM à faible champ (généralement définis comme des systèmes dans la gamme de 0,25 à 1,0 T) ont toujours été considérés comme des systèmes peu performants, car les anciens types de systèmes d’IRM à faible champ avaient souvent une résolution spatiale limitée associée à une mauvaise qualité d’image, des antennes périphériques limitées, peu de séquences différentes, une faible résolution spatiale et temporelle associée à un faible rapport signal/bruit (SNR).

Cependant aujourd’hui, les IRM à faible champ de nouvelle génération ont bénéficié des avancés technologiques importantes dans les domaines de l’électronique, des logicielles et principalement de l’intelligence artificielle.

Les objectifs de ce projet de thèse sont de quantifier la précision de l’IRM bas champ à 0,4 Tesla versus 3T, de réaliser des fantômes de têtes avec une dynamique de la mâchoire, de la langue et des yeux et une circulation vasculaire, d’établir un protocole d’imagerie morphologique et dynamique à bas champ de la tête ex vivo du porc et des fantômes, de développer les post traitements logiciels dédiés à l’IRM bas champ, de réaliser l’imagerie de la tête du porc in vivo. Morphologie et dynamique pour en définir les références physiologiques, d’évaluer l’impact des implants chirurgicaux sur l’imagerie et d’évaluer la compatibilité d’un robot chirurgical avec l’imagerie IRM bas champ.

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