Développement D’un Modèle Computationnel

il y a 2 semaines


Rennes, France LTSI – INSERM 1099, Université de Rennes Temps plein

**Développement d’un modèle computationnel cardiovasculaire et de machine
- learning pour la stratification du risque dans les cardiomyopathies hypertrophiques**:

- Réf **ABG-123641**
- Sujet de Thèse- 03/05/2024- Contrat doctoral- LTSI - INSERM 1099, Université de Rennes- Lieu de travail- Rennes - Bretagne - France- Intitulé du sujet- Développement d’un modèle computationnel cardiovasculaire et de machine
- learning pour la stratification du risque dans les cardiomyopathies hypertrophiques- Champs scientifiques- Informatique
- Mathématiques
- Santé, médecine humaine, vétérinaire
- Mots clés- Modélisation; Cardiomyopathie hypertrophique; Echocardiographie; Strain; Machine learning: Traitement de signal**Description du sujet**:
Le LTSI (Laboratoire Traitement du Signal et de l'Image) est un laboratoire de recherche de l'Université de Rennes
et de l’INSERM, à l’interface des disciplines relevant des domaines des sciences et technologies de l’information et
de la santé.

La cardiomyopathie hypertrophique (CMH) est caractérisée par une hypertrophie du muscle cardiaque, et est l'une
des principales causes de mort subite chez le sujet jeune. L'identification des patients à risque reste un défi clinique
majeur. En complément de l’électrocardiogramme (ECG), la fonction cardiaque peut être évaluée par
l’échocardiographie transthoracique (ETT) qui est une technique d’imagerie qui permet de visualiser les
déformations (strain) du myocarde. Cependant l’analyse des courbes de strain peut être difficile car leurs
morphologies reflètent à la fois les retards de conduction électriques et les modifications de l’activité mécanique
du myocarde. Dans ce contexte, l’utilisation de modèles mathématiques peut s’avérer pertinente car elle permet
l’intégration de connaissances physiologiques dans le traitement des données et l’analyse de mécanismes sous
- jacents.

Ce travail de thèse s’inscrit dans le projet européen SMASH-HCM dont l’objectif est de proposer des outils de
stratification et de guidage thérapeutique pour les patients atteints de CMH en développant des solutions de type
jumeau numérique. Le LTSI participe à ce projet et est leader du groupe de travail sur la modélisation multi-échelle.
Notre équipe a précédemment proposé un modèle intégré du système cardiovasculaire et l’objectif de ce travail
de thèse consiste en la création de modèles spécifique-patients prenant en compte la régulation de la fonction
cardiovasculaire par le système nerveux autonome afin de produire des marqueurs physiologiques individualisés
de la contraction cardiaque. Les paramètres du modèle pourront être identifiés à partir d’une base de données
cliniques de 201 patients CMH et via des analyses de sensibilité. Ces paramètres pourront par la suite être utilisés
pour déterminer le meilleur choix thérapeutique via des méthodes de machine learning.

**Prise de fonction**:

- 02/09/2024**Nature du financement**:

- Contrat doctoral**Précisions sur le financement**:
**Présentation établissement et labo d'accueil**:

- LTSI - INSERM 1099, Université de RennesLes recherches du LTSI sont à l’interface des disciplines relevant des domaines des sciences et technologies de l’information et de la santé. Leurs visées sont à la fois méthodologiques, technologiques et cliniques et leurs finalités sont l’interprétation et l’aide à la décision. Elles s’articulent autour du noyau ‘signal-modèle-image’, ces trois composantes apportant une plus value essentielle. Les travaux sont menés au sein de cinq équipes. Chaque équipe est focalisée sur une cible circonscrite et est constituée autour d’un groupe pluridisciplinaire capable d’intégrer dans sa démarche les connaissances physiologiques les plus récentes du domaine et d’identifier les questions méthodologiques sous-jacentes. Cette thèse s'effectuera au sein de l’équipe SEPIA dont les activités sont centrées sur la stimulation thérapeutique et le monitoring personnalisés pour l'insuffisance cardiaque et les apnée-bradycardies.

**Intitulé du doctorat**:

- Doctorat de Signal, Image, Vision**Pays d'obtention du doctorat**:

- France**Etablissement délivrant le doctorat**:

- Université de Rennes**Ecole doctorale**:

- Mathématiques et Sciences et Technologies de l'Information et de la communication (MATHSTIC)Nous recherchons un-e étudiant-e ayant validé un M2 ou une dernière année de cycle ingénieur avec des
compétences en analyse numérique, en traitement du signal, en programmation (C++, Python), et en machine
learning. Il sera nécessaire d’avoir une motivation pour l'ingénierie biomédicale et des connaissances en physiologie
seront appréciées même si elles ne sont pas nécessaires.- 28/06/2024



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