Développeur de modules Python pour le traitement d'images 3D temps en microscopie à fluorescence
il y a 1 semaine
Le centre Inria de l'Université de Rennes est un centre de recherche majeur dans le domaine des sciences numériques. Il est situé dans un écosystème riche de R&D et d'innovation, avec des PME fortement innovantes, des grands groupes industriels, des pôles de compétitivité, des acteurs de la recherche et de l'enseignement supérieur, des laboratoires d'excellence et des instituts de recherche technologique.
Contexte et atouts du poste
Les astrocytes sont des cellules gliales du système nerveux central qui jouent un rôle clé dans le traitement de l'information. Les signaux calciques astrocytaires sont impliqués dans de nombreuses fonctions cérébrales clés, telles que la mémoire et l'apprentissage. Ces signaux présentent également une importante diversité spatio-temporelle, et il est encore inconnu si cette variabilité est liée à leur rôle dans des fonctions neurobiologiques distinctes. L'émergence de la microscopie à feuille de lumière en réseau (LLSM) permet maintenant une imagerie 3D en haute résolution spatiotemporelle de ces signaux. Cependant, la communauté manque actuellement d'outils d'analyse d'image pour détecter, segmenter et quantifier ces signaux dans les images LLSM.
Dans ce contexte, nous développons actuellement un outil de traitement d'image pour les neurobiologistes qui 1) détecte et segmente les signaux calciques dans les images LLSM 3D+temps, et 2) classifie ces signaux sur la base de leur caractéristique morphologique 3D espace-temps.
Mission confiée
Une méthode de détection et de segmentation des signaux calciques dans les images LLSM 3D+temps a déjà été développée par l'équipe. Cependant, il s'agit d'une preuve de concept développée en Java, que nous aimerions optimiser et améliorer avec différents modules et une interface graphique.
Principales activités
Les principales activités prévues pour ce poste sont les suivantes :
- Réécriture de la méthode sous forme de modules Python et optimisation du code (parallélisation, algorithmes mathématiques alternatifs) ;
- Développement d'une interface graphique pour interagir avec la méthode et visualiser les résultats ;
- Développement d'un réseau de neurones qui apprend ce que fait la méthode, afin d'accélérer l'inférence et d'éviter le réglage des hyperparamètres.
Compétences requises
- Traitement et analyse d'images
- Deep learning (CNNs)
- Mathématiques appliquées
- Python
- Keras, Tensorflow ou Pytorch
Avantages du poste
- 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
- 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
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