Postdoctorant en Intelligence Artificielle pour l'Analyse d'Images Hyperspectrales de Biopsies Pulmonaires
il y a 4 semaines
Informations Générales
Intitulé de l'offre : Postdoctorant en Intelligence Artificielle pour l'Analyse d'Images Hyperspectrales de Biopsies Pulmonaires
Référence : UMR8516-LUDDUP-002
Nombre de Postes : 1
Lieu de travail : Non spécifié
Type de contrat : CDD Scientifique
Durée du contrat : 12 mois
Quotité de travail : Temps complet
Rémunération : entre 3021 et 3451 € brut/mois en fonction de l'expérience après le doctorat.
Niveau d'études souhaité : Niveau 8 - (Doctorat)
Expérience souhaitée : 1 à 4 années
Section(s) CN : Chimie physique, théorique et analytique
Missions
Vous aurez pour mission de concevoir une méthode de détection d'anomalies dans des images hyperspectrales LIBS (Spectroscopie par Bris Laser Induit) obtenues à partir de biopsies pulmonaires humaines. L'utilisation de techniques d'apprentissage profond permettra d'exploiter les dimensions spectrales et spatiales des données recueillies.
Activités
Actuellement, nous faisons face à un défi majeur de santé publique lié aux expositions environnementales et professionnelles aux particules minérales inhalées, aux métaux et à la poussière, souvent difficiles à diagnostiquer. Les maladies respiratoires constituent une part importante des maladies professionnelles, tant par la diversité des effets néfastes sur la santé que par le nombre de cas. Cette situation est aggravée par la vulnérabilité des voies respiratoires aux particules présentes dans l'air. Les conséquences sur la santé de l'exposition à ces particules sont significatives en termes de prévalence, de morbidité et de coûts associés aux soins de santé. Dans ce cadre, nous avons proposé, dans le cadre d'un projet de recherche, le développement d'un outil d'aide au diagnostic pour détecter des anomalies sur des images hyperspectrales LIBS issues de coupes pulmonaires. La première phase de ce projet a consisté à rassembler un large ensemble de coupes pulmonaires de patients malades et de contrôles, ainsi qu'à réaliser des mesures d'images hyperspectrales LIBS. Il est important de souligner le caractère unique des données acquises, tant sur le plan biologique qu'en termes de structure des données. Chaque image hyperspectrale est composée de plusieurs centaines de milliers de spectres, définis par plus de 2000 longueurs d'onde. Votre recherche se concentrera sur le développement de réseaux profonds capables de détecter des anomalies sur ces images hyperspectrales LIBS, en utilisant l'ensemble des données recueillies. Vous aurez la liberté d'explorer différentes approches et architectures de réseaux profonds. De plus, vous disposerez d'un cluster de calcul GPU dédié, idéal pour la phase de prototypage.
Compétences
Diplôme de doctorat en informatique, mathématiques appliquées ou analyse d'images médicales (d'autres disciplines seront également considérées si le candidat démontre une expertise en apprentissage profond).
- Compétences en programmation Python, connaissance des frameworks d'apprentissage profond tels que Pytorch ou TensorFlow.
Contexte de travail
Vous intégrerez l'équipe DyNaChem (Dynamics, Nanoscopy & Chemometrics) du LASIRE UMR CNRS 8516, reconnue internationalement pour son expertise en chimiométrie et machine learning appliqués à la spectroscopie. Ce laboratoire offre un environnement de travail stimulant et collaboratif, favorisant les échanges avec des experts de renommée mondiale dans le domaine de l'imagerie LIBS et des maladies pulmonaires.
Contraintes et risques
Sans objet
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