Apprentissage, Classification D’images Et

il y a 1 mois


Marseille, France Laboratoire LIS, UMR 7020 Temps plein

**Apprentissage, classification d’images et Intelligence Artificielle générative pour l’aide au diagnostic du mélanome à partir d’images de cartographie corporelle**:

- Réf **ABG-127280**
- Stage master 2 / Ingénieur- Durée 6 mois- Salaire net mensuel 550- 29/11/2024- Laboratoire LIS, UMR 7020- Lieu de travail- Marseille Provence-Alpes-Côte d'Azur France- Champs scientifiques- Informatique

**Établissement recruteur**:
**Site web**:
L’équipe « Images & Modèles » du laboratoire LIS est spécialisée dans l’analyse d’images, avec une partie de son activité portée sur la caractérisation des images par des techniques d’apprentissage et de classification.

Le LIS Laboratoire d’Informatique et Systèmes est une Unité Mixte de Recherche (UMR) sous tutelles du Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS) rattachée à l’Institut des sciences de l’information et de leurs interactions, de l’Université d’Aix-Marseille et de l’Université de Toulon.

**Description**:
Le mélanome est un problème majeur de santé publique en France. Avec 10 000 nouveaux cas par an occasionnant 1700 décès, il est considéré comme le cancer le plus grave parmi les cancers cutanés. Les nouveaux cas de mélanomes sont en augmentation annuel de 5% depuis 50 ans. Cette augmentation est supérieure à celle de tout autres cancers (INCa, les cancers en France, janvier 2017). Si le diagnostic d'un mélanome est effectué précocement à un stade localisé le taux de survie relative à 5 ans est de l'ordre de 88% ; à contrario, la survie à 5 ans d’une personne atteinte d’un mélanome à un stade avancé, métastatique, est très inférieure à 20% [1].

Le dépistage précoce du mélanome est considéré comme étant la clé principale pour améliorer leurs pronostics. Mais cette opération reste difficile à réaliser car nécessitant une mise en place d'une politique de dépistage fréquent au sein de la population générale, impossible à réaliser actuellement compte tenu de la démographie médicale.

Les travaux de recherche menés précédemment dans l’équipe I&M ont montré que les classifieurs automatiques, basés sur des approches par apprentissage classique ou par réseaux de neurones convolutifs, sont aussi performantes que les dermatologues pour le diagnostic du mélanome [2], [4], [5], [6], [7]. Cette conclusion est confortée par un travail [3] utilisant une approche par apprentissage profond (Deep learning) qui est équivalente à 58 dermatologues pour le diagnostic des mélanomes. De plus ces approches pourraient s’appliquer à un nouveau système unique en France le système VECTRA 3D installé au Centre de Dépistage Automatisé du Mélanome.Marseille à l’hôpital de la Conception qui permet l’acquisition de l’ensemble des lésions cutanées pigmentées d’un individu permettant de mieux comparer les lésions les unes aux autres chez un même patient et de contextualiser les approches fondées sur l’intelligence artificielle et d’augmenter leur performance en termes de dépistage du mélanome.

L'objectif de ce stage sera de développer des algorithmes à partir de lésions cutanées pigmentées classées par patients issues de cartographie corporelle du système VECTRA 3D pour la détection automatisée du mélanome.

En première partie de stage des algorithmes de classification binaires distinguant les lésions malignes (mélanomes), des lésions bénignes (naevus) analysant la similarité des lésions cutanées pigmentées chez un même individu ayant le même patron et celle qui se distingue pouvant être mélanome pourront être développés. Pour ce faire, différentes approches pourront être appliquées (approches d’apprentissage profond, de clustering et approches d’apprentissage classique).

En deuxième partie de stage, un autre objectif sera d’améliorer la qualité de notre base de données en travaillant autour d’algorithmes fondés sur l’IA generative [8]. En effet, les lésions pigmentées issues de cartographie corporelle totale et donc d’images macroscopiques en 2-dimensions contiennent moins de détails que les images dermoscopiques ; un des objectifs de ce stage sera de développer des algorithmes d’intelligence artificielle générative permettant à partir d’exemples d’images dermoscopiques de générer des images artificielles pseudo dermoscopiques de l’ensemble des lésions cutanées d’un individu. Nous faisons l’hypothèse que ces images générées artificiellement auront une meilleure résolution et permettront de développer des algorithmes de classification robustes pour la détection du mélanome avec de meilleures performances.

En fin de stage, la notion d'interprétabilité des résultats, qui reste un problème ouvert dans la communauté scientifique, sera abordée afin de donner plus de sens aux prédictions de l'algorithme lors des classifications.

**Références Bibliographiques**:
[1]



  • Marseille, France CNRS Temps plein

    Cette offre est disponible dans les langues suivantes: - Français - Anglais Date Limite Candidature : jeudi 5 décembre 2024 23:59:00 heure de Paris **Informations générales**: **Intitulé de l'offre **:chercheur H/F traitement d'images, classifications d'images pour l'aide au diagnostique d'échantillons de sang** Référence :...

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  • Marseille, France LEO LAGRANGE MEDITERRANEE Temps plein

    **Date d'ouverture du poste**: Octobre 2024 (durée 10 à 12 mois) **Temps de travail**: Temps plein (en alternance) **Localisation du poste (ville et département)***:Marseille (13) **Classification du poste***:Rémunération en fonction de l’âge **Description du poste (principales missions, public )** Sous la responsabilité hiérarchique du...

  • Formateur (H/F)

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    **L’Association Provence Formation recrute, pour son centre de formation Edmond ROSTAND un(e) formateur(rice) en **BTS Compta/gestion 1ère année : 2h de cours le lundi matin = Mathématiques appliquées Missions = Animer des séances pédagogiques dans le strict respect du référentiel Faire preuve d’innovations pédagogiques Evaluer...


  • Marseille, France EDL (Edition et Développement Logiciels) Temps plein

    **Vos responsabilités métier** Au sein de l'équipe d'intégration technique,** **et accompagné par le responsable du service et son équipe** **vous êtes en charge de réaliser, dans les environnements clients (établissement de santé publics et privés), les installations, déploiements et paramétrages techniques de notre logiciel. **Votre...


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    Locala est à la recherche d'un(e) alternant(e) en **Data Science **basé(e) à Marseille. **Vos missions**: Participer à l’amélioration des produits de l’entreprise, à travers la réalisation de modèles statistiques, d’apprentissage automatique ou d’optimisation. Les tâches spécifiques comprennent: - Comprendre les besoins métier : Se...