Thèse (H/F) - Apprentissage Profond Pour Assister
Il y a 3 mois
Cette offre est disponible dans les langues suivantes:
- Français
- Anglais
Date Limite Candidature : vendredi 8 novembre 2024 23:59:00 heure de Paris
**Informations générales**:
**Intitulé de l'offre **:Thèse H/F - Apprentissage profond pour assister les décisions cliniques en imagerie cérébrale : validation fiable et benchmarking**
Référence : UMR7225-NINBUR-005
Nombre de Postes : 1
Lieu de travail : PARIS 13
Date de publication : vendredi 18 octobre 2024
Type de contrat : CDD Doctorant/Contrat doctoral
Durée du contrat : 36 mois
Date de début de la thèse : 1 janvier 2025
Quotité de travail : Temps complet
Rémunération : La rémunération est d'un minimum de 2135,00 € 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**:
- L'analyse des données d'imagerie cérébrale basée sur l'apprentissage profond est très prometteuse pour l'aide à la décision clinique dans les troubles cérébraux (par exemple, la maladie d'Alzheimer, la maladie de Parkinson...). Il s'agit d'un domaine de recherche très actif, avec de nombreux articles publiés chaque année (Colliot, 2023). Cependant, l'impact médical réel en termes de traduction dans les soins aux patients a été jusqu'à présent limité. Les résultats expérimentaux présentés dans les articles de recherche sont le plus souvent inadéquats pour répondre à deux questions clés pour la traduction clinique : i) avons-nous des garanties solides sur la performance de l'approche proposée ? ii) parmi les différentes approches d'apprentissage profond, avons-nous des preuves solides pour sélectionner celle qui est la plus performante ? Il y a plusieurs raisons sous-jacentes : i) procédures et résultats de recherche non reproductibles ; ii) montages expérimentaux inadéquats qui ne tiennent pas compte des spécificités de l'imagerie cérébrale ; iii) procédures de validation biaisées ; iv) statistiques inférentielles inadéquates ou inexistantes.
S'appuyant sur ces efforts, ce projet de doctorat vise à obtenir un cadre méthodologique et expérimental général pour la validation et le benchmarking fiables et reproductibles des méthodes d'apprentissage profond dans l'imagerie cérébrale et la réalisation d'expériences à grande échelle. Les objectifs spécifiques sont les suivants:
- enrichir le cadre avec des modèles d'apprentissage profond plus avancés, plus de tâches et plus d'ensembles de données
- mieux prendre en compte les spécificités de l'imagerie cérébrale (acquisitions multiples dans le temps, scanners multiples, hôpitaux multiples, ensembles de données multiples, troubles multiples)
- proposer un cadre statistique inférentiel adéquat pour la validation et la comparaison des modèles
- réaliser des expériences de benchmarking entre les modèles, les tâches, les maladies et les ensembles de données de l'apprentissage profond (et aussi de l'apprentissage automatique standard) afin de créer une nouvelle norme pour la communauté
- démontrer l'importance de tenir compte des spécificités de l'imagerie cérébrale lors de l'évaluation des modèles
References
**Contexte de travail**:
L’équipe ARAMIS se consacre au développement de nouvelles approches informatiques pour l'analyse de grands ensembles de données cliniques et de neuroimagerie. Avec environ 35 personnes, l’équipe a une composition multidisciplinaire, réunissant des chercheurs en apprentissage machine et en statistiques et des médecins (neurologues, neuroradiologues).
**Contraintes et risques**:
Pas de contraintes particulières
**Informations complémentaires**:
- Compétences souhaitées
- Master ou école d’ingénieur avec une spécialisation en machine learning et statistiques
- Bon niveau de programmation en Python
- Très bonnes qualités rédactionnelles
- Très bonnes qualités de communication
- Capacité à collaborer efficacement avec d’autres membres de l’équipe
Documents à fournir
Contact
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Il y a 5 mois
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Il y a 4 mois
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Offre de Thèse
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Paris 5e, France CNRS Temps pleinCette offre est disponible dans les langues suivantes: - Français - Anglais Date Limite Candidature : lundi 14 octobre 2024 23:59:00 heure de Paris **Informations générales**: **Intitulé de l'offre **:Doctorat en machine learning & epigenomique (H/F)** Référence : UMR3244-CELVAL-003 Nombre de Postes : 1 Lieu de travail : PARIS 05 Date de publication...
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(M/F) Doctoral Student
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Paris 13e, France CNRS Temps pleinCette offre est disponible dans les langues suivantes: - Français - Anglais Date Limite Candidature : mardi 19 novembre 2024 23:59:00 heure de Paris **Informations générales**: **Intitulé de l'offre **:(H/F) Doctorant - Algorithmes et complexité : cryptanalyse des réseaux de neurones** Référence : UMR8243-JEMSAM0-011 Nombre de Postes : 1 Lieu de...
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Thèse en Optique Adaptative Quantique
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Paris 5e, France CNRS Temps pleinCette offre est disponible dans les langues suivantes: - Français - Anglais Date Limite Candidature : lundi 30 septembre 2024 23:59:00 heure de Paris **Informations générales**: **Intitulé de l'offre **:Thèse en optique adaptative quantique (H/F)** Référence : UMR7588-HUGDEF-004 Nombre de Postes : 1 Lieu de travail : PARIS 05 Date de publication :...
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Doctorant (F/H) Thèse Cifre
il y a 2 semaines
Paris, France Inria Temps plein**Type de contrat **:CDD **Niveau de diplôme exigé **:Bac + 5 ou équivalent **Fonction **:Doctorant **Niveau d'expérience souhaité **:Jeune diplômé **Contexte et atouts du poste**: **Dans le cadre d'un partenariat Inria Safran on envisage un travail de** **thèse (Cifre) dans le domaine des FANETs ( Flying Adhoc NETworks )** **L'objectif est de...
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