Stage M2 en Ia

**Optimisation des algorithmes de segmentation des lésions cérébrales dans les images IRM pour améliorer la précision du diagnostic des AVC**

**Encadrante**:
**Nawel Ben Chaabane**

**Contexte**:
Les accidents vasculaires cérébraux (AVC) sont l'une des principales causes de handicap dans le monde. Un diagnostic précoce et précis des lésions cérébrales causées par un AVC est crucial pour déterminer le traitement le plus adapté et maximiser les chances de récupération. La segmentation des lésions dans les images IRM (imagerie par résonance magnétique) joue un rôle clé dans ce processus, mais les algorithmes actuels peuvent encore être améliorés en termes de précision et d'efficacité. L'objectif de ce stage est d'optimiser les algorithmes de segmentation des lésions cérébrales pour permettre une meilleure évaluation et un diagnostic plus rapide des AVC.

**Objectifs du stage**

**Améliorer la précision de la segmentation des lésions cérébrales**:

- Analyser les algorithmes de segmentation existants (basés sur des méthodes classiques et des réseaux de neurones).
- Développer des modèles d'IA (apprentissage profond) pour affiner la segmentation des lésions cérébrales, en particulier les AVC ischémiques et hémorragiques.

**Optimisation des modèles d'IA pour la détection des petites lésions**:

- Adapter les algorithmes pour une meilleure détection des petites lésions et des anomalies subtiles.

**Évaluation de l'efficacité des modèles**:

- Tester les modèles développés sur des bases de données cliniques d'IRM pour mesurer leur précision (intersection over union, sensibilité, spécificité, etc.).
- Comparer les performances des nouveaux algorithmes avec les méthodes traditionnelles de segmentation.

**Automatisation du processus de segmentation**:

- Proposer des solutions pour automatiser la segmentation des lésions cérébrales afin de réduire le temps de diagnostic et d'augmenter la fiabilité des résultats.

**Tâches à réaliser**

**1. Analyse et exploration des bases de données d'images médicales**
- Identifier et préparer les bases de données d'IRM disponibles pour la segmentation des lésions cérébrales, comme les bases publiques (BRATS, ISLES, etc.).
- Nettoyer et prétraiter les images (normalisation, augmentation des données).

**2. Étude des méthodes de segmentation existantes**
- Rechercher les algorithmes de segmentation classiques (par exemple, k-means, méthode de seuillage, contours actifs) et les approches basées sur l'IA, en particulier les CNN et U-Net.
- Analyser les forces et limites des algorithmes existants sur les images d'IRM pour mieux comprendre où des améliorations sont possibles.

3. Développement et implémentation d'algorithmes de segmentation basés sur l'IA
- Implémenter des modèles d'IA (tels que les CNN ou U-Net) pour la segmentation des lésions cérébrales.
- Adapter les architectures de deep learning pour une meilleure détection des lésions, y compris les petites lésions et les anomalies difficiles à détecter.
- Tester plusieurs hyperparamètres et stratégies d'optimisation pour améliorer la performance du modèle.

4. Prétraitement et augmentation des données
- Effectuer des opérations de prétraitement sur les images (extraction des caractéristiques, débruitage, amélioration de la résolution).
- Utiliser des techniques d'augmentation des données pour augmenter la robustesse du modèle face aux variations d’images et aux différences entre les patients.

5. Évaluation des performances des modèles
- Mettre en place des métriques d’évaluation appropriées pour la segmentation (par exemple, Intersection over Union, sensibilité, spécificité).
- Comparer les performances des nouveaux modèles avec celles des méthodes de segmentation classiques pour évaluer l’amélioration de la précision.

6. Optimisation des modèles et amélioration de la vitesse de traitement
- Explorer des solutions pour réduire le temps de traitement des images sans compromettre la précision (par exemple, en utilisant des réseaux plus légers ou en optimisant les algorithmes).
- Tester des techniques d'accélération matérielle comme le calcul sur GPU pour augmenter la rapidité du traitement des images.

7. Validation et analyse des résultats
- Tester les algorithmes sur différentes bases de données pour évaluer la généralisation du modèle.
- Effectuer une validation croisée et discuter des résultats obtenus (forces, limitations, et pistes d'amélioration).

8. Documentation et rédaction de rapports techniques
- Documenter le processus de développement des modèles et des expériences effectuées.
- Rédiger des rapports techniques détaillant les résultats obtenus, les choix méthodologiques et les pistes d'amélioration.
- Présenter les résultats à l’équipe de recherche ou lors de réunions de suivi.

**Profil recherché**

Bac +5 dans l’un des domaines suivants:
IA, Science des Données (_Data Science_) ou Informatique.

Vision par ordinateur ou traitement d’images.

Génie biomédical avec spécialisation en IA.

Compétences générales:
Ri