Post-Doctorant F/H Intégration de l’IRM fonctionnelle et de l’EEG en utilisant des boucles en f[...]

A propos du centre ou de la direction fonctionnelle Le centre Inria de l’Université de Rennes est l’un des huit centres d’Inria et compte plus d’une trentaine d’équipes de recherche. Le centre Inria est un acteur majeur et reconnu dans le domaine des sciences numériques. Il est au cœur d’un riche écosystème de R&D et d’innovation : PME fortement innovantes, grands groupes industriels, pôles de compétitivité, acteurs de la recherche et de l’enseignement supérieur, laboratoires d’excellence, institut de recherche technologique. Contexte et atouts du poste Ce poste de postdoc de 2 ans s’inscrit dans le cadre d’une action exploratoire (Integrating Functional MRI and EEG with Carbon-wire Loops : towards the characterization of Multimodal functional biomarkers) financée par l’Inria. Contexte Le cerveau humain est organisé en un réseau complexe de milliards de neurones, chacun connecté à 100000 autres par l’intermédiaire d’axones constituant les faisceaux de fibres de matière blanche. Cartographier les connexions neuronales est crucial pour étudier les fondements neuronaux du sain ainsi que du cerveau pathologique. L’électroencéphalographie (EEG) et l’imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (IRMf) sont les techniques utilisées pour l’évaluation de la fonction cérébrale. EEG mesure le signal au niveau du cuir chevelu, qui reflète directement l’activité neuronale avec une haute précision temporelle. IRMf est sensible aux variations hémodynamiques et est un mesure indirecte de l’activité neuronale, avec une mauvaise précision temporelle. Le projet INCLUDE L’acquisition simultanée EEG-IRM fonctionnelle combine deux techniques de neuroimagerie complémentaires, qui pourraient permettre d’établir une technique d’imagerie améliorée à haute résolution de connectivité spatio-temporelle. Cependant, les signaux EEG acquis sous IRM sont généralement contaminés par de nombreux artefacts qui entravent l’estimation de la connectivité. Certains travaux récents ont proposé d’enregistrer ces artefacts avec un ensemble de boucles en fil de carbone (CWL) attaché au casque EEG. Le débruitage avec ces signaux de référence permet d’envisager pour la première fois d’obtenir des signaux EEG de qualité suffisante pour envisager une estimation robuste de la connectivité EEG. L’objectif du projet INCLUDE est d’estimer avec précision la connectivité à l’aide d’un enregistrement EEG-IRMf. Les défis de ce projet sont : (i) d’éliminer efficacement les artefacts EEG en utilisant des boucles de carbones et (ii) de fusionner les données EEG-IRMf. Mission confiée Objectif du postdoctorat :Il est de développer une méthode d’estimation du connectome à partir des enregistrements simultanés EEG-fMRI. Des différences dans les matrices de connectivité mesurées par EEG et IRMf sont attendues en raison des différences de résolution spatiale et temporelle mais aussi parce qu’elles capturent différents mécanismes de l’activité cérébrale. Une forte corrélation intermodale a été trouvée dans la bande de fréquence EEG-β. La personne recrutée devra estimer les informations de connectivité communes et complémentaires et la relation entre l’organisation de la connectivité EEG et IRMf dans différentes bandes de fréquences, en utilisant la connectivité dynamique. Cela sera fait en collaboration avec Jonathan Wirsich, Université de Genève, Genève, qui fournira une expertise dans l’estimation de la connectivité dynamique EEG. Le postdoc devra développer une approche exploiter les caractéristiques complémentaires et similaires avec une approche de fusion appropriée. Principales activités Missions : Le candidat travaillera sous la responsabilité de Julie Coloigner, en équipe avec un ingénieur également recruté sur le projet, qui est en train de mettre en place une plateforme EEG-IRMf avec les boucles de carbone et développer les méthodes de traitement des signaux EEG (débruitage, prétraitement et estimation de la connectivité) et faire des acquisitions multimodales. Il participera aussi à l’acquisition d’une cohorte chez 10 sujets sains au repos et lors d’une tâche impliquant différents réseaux cognitifs fonctionnels, à l’intérieur et à l’extérieur de l’IRM. Les approches développées seront testées sur cette cohorte. Le candidat travaillera sur deux sites : au CHU de Rennes (plateforme d’imagerie Neurinfo) et au centre Inria Rennes. Pour une meilleure connaissance du sujet de recherche proposé : Un état de l’art, une bibliographie, des références scientifiques sont disponibles à l’URL suivante, n’hésitez pas à la consulter ou nous contacter pour plus de détails : INCLUDE Collaboration : La personne recrutée sera en lien avec : Julie Coloigner, chercheuse à l’IRISA, experte en connectivité Elise Bannier, physicienne de l’IRM et ingénieur de recherche à la plateforme Neurinfo, experte en IRM et de la plateforme Neurinfo. Claire Cury, chercheuse à l’IRISA – Inria Rennes, experte en neurofeedback et EEG. Mathis Piquet, ingénieur sur le projet Jonathan Wirsich, chercheur à l’Université de Genève Profil recherché : Nous recherchons des candidats très motivés et passionnés par la neuroimagerie, l’imagerie par résonance magnétique, EEG et la connectivité. Nous recherchons des candidats ayant un doctorat en imagerie biomédicale, connectivité ou EEG. Une bonne connaissance des aspects informatiques est également obligatoire, notamment en Python et Matlab. Compétences Compétences techniques et niveau requis : Développement (matlab/python) : Très bon niveau Traitement du signal : Bon niveau Electroencéphalographie : Intérêt fort, expérience souhaitable Imagerie médicale : Intérêt fort, expérience souhaitable Acquisition de données : Intérêt fort, l’expérience est un plus Langues : Français, pour communiquer avec les sujets recrutés Anglais (lecture d’articles scientifiques, parler scientifique) Compétences relationnelles : Autonome Très bonne communication (pour trouver de l’aide / exposer les avancées du projet) Pédagogue, patient et dynamique (pour l’acquisition sur des sujets sains) Avantages Restauration subventionnée Transports publics remboursés partiellement Congés : 7 semaines de congés annuels + 10 jours de RTT (base temps plein) + possibilité d’autorisations d’absence exceptionnelle (ex : enfants malades, déménagement) Possibilité de télétravail (après 6 mois d’ancienneté) et aménagement du temps de travail Équipements professionnels à disposition (visioconférence, prêts de matériels informatiques, etc.) Prestations sociales, culturelles et sportives (Association de gestion des œuvres sociales d’Inria) Accès à la formation professionnelle Sécurité sociale Rémunération Rémunération mensuelle brute de 2788€ #J-18808-Ljbffr