Thèse de Doctorat

il y a 4 jours

Villeurbanne, France CNRS Temps plein

Cette offre est disponible dans les langues suivantes:

- Français
- Anglais

Date Limite Candidature : lundi 1 juillet 2024

**Informations générales**:
**Intitulé de l'offre **:Thèse de doctorat (H/F) Transverse Santé : Approches par deep learning pour l’analyse de spectres RMN appliqués à la schizophrénie**
Référence : UMR5220-HELRAT-003
Nombre de Postes : 1
Lieu de travail : VILLEURBANNE
Date de publication : mardi 4 juin 2024
Type de contrat : CDD Doctorant/Contrat doctoral
Durée du contrat : 36 mois
Date de début de la thèse : 1 octobre 2024
Quotité de travail : Temps complet
Rémunération : La rémunération est de 2135€ brut mensuel
Section(s) CN : Sciences de l'information : traitements, systèmes intégrés matériel-logiciel, robots, commandes, images, contenus, interactions, signaux et langues

**Description du sujet de thèse**:
Ce projet s’inscrit dans la recherche de biomarqueurs d’imagerie, fondés sur la spectroscopie de résonance magnétique nucléaire (SRM), permettant d’aider à comprendre les voies métaboliques, neuronales majeurs impliquées dans les maladies psychiatriques et d’aider au traitement et prise en charge des patients.
En particulier, la schizophrénie qui est présente chez environ 1% de la population, est caractérisée par l’apparition de symptômes dit positifs, des symptômes négatifs ainsi que de symptômes de désorganisation. Cette entité clinique est marquée par une grande hétérogénéité, regroupant des patients ayant des pronostics et des évolutions très diverses, nécessitant vraisemblablement des prises en charge distinctes. Malheureusement, aucun marqueur fiable ne permet actuellement de différencier ces profils distincts et guider individuellement dans la décision thérapeutique.
Seulement l’analyse des spectres acquis en contexte clinique, avec les méthodes actuelles, se trouve confrontée à un manque de robustesse, un manque d’objectivation des résultats, et d’automatisation des processus de traitement -qui réduit le potentiel de la SRM en clinique, et que des approches par deep learning pourraient résoudre. En effet, les méthodes actuelles, qui sont basées sur des ajustements de modè¬les paramétriques, avec souvent des termes de régularisation peuvent être sujettes à des biais de modélisation, avec des résultats dépendant de la méthode de quantification utilisées voire même des paramétrages utilisés pour une même méthode. Le deep learning, tirera un maximum d'informations des bases de données de spectres réels et proposerait une analyse non assujetie aux simplifications d'une modélisation.
Dans la littérature, l’apprentissage machine a été exploré et utilisé pour l’analyse de données SRM principalement pour la classification de spectres (spectres tumoraux et non tumoraux), le contrôle qualité. Cependant contrairement à ce qu’a vécu l’analyse des images médicales, les l'analyse des signaux de SRM in vivo ont à peine commencer à bénéficier des avancées récentes en apprentissage profond (deep learning) [1], [2] [3] avec des problèmes très différents de ceux rencontrés dans la RMN à haute résolution utilisée en chimie ou en imagerie médicale. Dans [1], un auto-encodeur convolutif est entraîné sur des données simulées pour reconstruire un spectrogramme sans artefact à partir de données contenant des artefacts. Dans [3], un CNN est entraîné à prédire l'évaluation d'un spectre ("bonne" ou "mauvaise qualité"). Nous avons pour notre part travaillé sur l'apprentissage profond pour la quantification des données et l'élimination des artefacts. À notre connaissance, nous avons été les premiers à tenter de quantifier les spectres RM sur des données synthétiques à l'aide d'un réseau neuronal convolutif [4]. Comme il n'existe pas de vérité de terrain pour les données in vivo, nous avons utilisé des données simulées avec des concentrations connues pour l'entraînement et le test. Les simulations s’appuyaient sur le modèle physique qui est généralement utilisé dans les méthodes de quantifications standard, qui réalisent un ajustement paramétrique d’un modèle aux données acquises. Nous avons également exploré l'architecture UNET pour corriger les artefacts de signal [5]. Cependant, cette architecture de réseau neuronal ne garantit pas la préservation du contenu en métabolites ou des propriétés physiques. Nous pensons que les contraintes des réseaux génératifs pour conserver certaines propriétés physiques telles que proposées dans ce projet seront plus adaptées et plus puissantes.
2/ description du projet
Le projet propose de s’appuyer sur le deep learning pour l’analyse de spectres RMN acquis in vivo chez des patients atteints de schizophrénie, en explorant les dernières évolutions méthodologiques en matière de modèles génératifs, de régression et de classification adaptés à l’analyse de spectres d

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  • Thèse de Doctorat: Interprétabilité Et

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  • Doctorat en Mathématiques Appliquées

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    Villeurbanne, France CNRS Temps plein

    Cette offre est disponible dans les langues suivantes: - Français - Anglais Date Limite Candidature : lundi 1 juillet 2024 23:59:00 heure de Paris **Informations générales**: **Intitulé de l'offre **:Doctorat en mathématiques appliquées - Modélisation et simulaton numérique (H/F).** Référence : UMR5208-ARNDUR-001 Nombre de Postes : 1 Lieu de...

  • Doctorat en Mathématiques Spécialité Physique

    il y a 2 semaines

    Villeurbanne, France CNRS Temps plein

    Cette offre est disponible dans les langues suivantes: - Français - Anglais Date Limite Candidature : jeudi 13 juin 2024 **Informations générales**: **Intitulé de l'offre **:Doctorat en mathématiques spécialité physique statistique H/F** Référence : UMR5208-MARSIM-001 Nombre de Postes : 1 Lieu de travail : VILLEURBANNE Date de publication : jeudi...

  • Doctorat en mathématiques spécialité physique statistique H/F

    il y a 2 semaines

    Villeurbanne, Auvergne-Rhône-Alpes, France CNRS Temps plein

    Doctorat en mathématiques spécialité physique statistique H/F Cette offre est disponible dans les langues suivantes : Informations générales Intitulé de l'offre : Doctorat en mathématiques spécialité physique statistique H/F Type de contrat : CDD Doctorant/Contrat doctoral Durée du contrat : 36 mois Date de début de la thèse : 1 octobre 2024...

  • Doctorat (H/F)

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  • Doctorat en mathématiques appliquées

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  • Doctorat/phd (H/F)

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    Villeurbanne, France CNRS Temps plein

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    il y a 4 jours

    Villeurbanne, France CNRS Temps plein

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  • Thèse Sur La Métallurgie Des Aciers Tolérants

    il y a 4 semaines

    Villeurbanne, France CNRS Temps plein

    Cette offre est disponible dans les langues suivantes: - Français - Anglais Date Limite Candidature : vendredi 28 juin 2024 23:59:00 heure de Paris **Informations générales**: **Intitulé de l'offre **:Thèse sur la métallurgie des aciers tolérants aux impuretés (H/F)** Référence : UMR5266-HUGVAN-003 Nombre de Postes : 1 Lieu de travail : ST...

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    Villeurbanne, Auvergne-Rhône-Alpes, France CNRS Temps plein

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    il y a 4 semaines

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    il y a 3 semaines

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