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14 mars 2017

Ingénieur RD en analyse et traitement des signaux pour dispositifs médicaux, afin d’améliorer les performances du Pancréas Artificiel


Catégorie : Ingénieur


CDD 9 à 18 mois au CEA/LETI : Ingénieur R&D en analyse et traitement des signaux pour dispositifs médicaux, afin d’améliorer les performances du Pancréas Artificiel

 

Laboratoire d’accueil

CEA Leti, MINATEC Campus,

Département Microtechnologies pour la Biologie et la Santé (DTBS), STD, LE2S

17, rue des Martyrs, 38054 GRENOBLE cedex 9 - France

Web : http://www-leti.cea.fr/ ; http://www.minatec.org/

Contexte

Le département technologies pour la biologie et la santé (DTBS) du LETI étudie l’utilisation de capteurs portés par la personne à des fins de surveillance médicale, d’aide au diagnostic ou au traitement en collaboration avec des équipes médicales. Dans ce cadre, le laboratoire LE2S développe des systèmes portés mettant en œuvre une analyse en temps réel des données des capteurs.

Dans le cadre du laboratoire commun DIABELOOP entre le CERITD et le CEA, un dispositif médical de pancréas artificiel pour les sujets diabétiques de Type 1 est développé. Le laboratoire LE2S, entité du CEA-LETI, est responsable du développement de l’algorithme de biorégulation de la délivrance d’insuline. Cet algorithme a pour objectif de personnaliser le modèle de fonctionnement insulino-glycémique pour chaque sujet en fonction des événements perturbateurs de sa glycémie. Les prototypes de pancréas artificiels ont été évalués dans le cadre d’expérimentations cliniques (40 sujets, 3 hôpitaux) sur des durées de 72 heures en 2016. Plusieurs bases de données comprenant les variations de glycémie, de taux de glucose interstitiel, d’insuline délivrée, de diététique, d’accélérométrie et de rythme cardiaque ont été acquises au cours d’expérimentations cliniques. Des améliorations de l’algorithme sont prévues, en particulier l’amélioration de la personnalisation du modèle à différentes échelles de temps. Le-a candidat-e sélectionné-e aidera l’équipe à mettre au point les algorithmes qui lient les signaux d’entrée à la commande d’insuline.

Mission

La mission du-de la candidat-e sera de contribuer au développement des algorithmes pour prédire la quantité d’insuline à injecter dans le patient à partir de son relevé de glycémie et des informations complémentaires (repas, activité physique, stress). La contribution se fera sur différentes tâches du projet:

Références

[1] Quémerais, M.-A. et al. « Preliminary Evaluation of a New Semi-Closed-Loop Insulin Therapy System Over the Prandial Period in Adult Patients With Type 1 Diabetes: The WP6.0 Diabeloop Study », J Diabetes Sci Technol, 2014 DOI: 10.1177/1932296814545668

[2] Hovorka R. et al. « Nonlinear model predictive control of glucose concentration in subjects with type 1 diabetes », Physiol. Meas. (25), 2004, p.905–920, doi:10.1088/0967-3334/25/4/010

[3] Cobelli et al. « Diabetes: Models, Signals, and Control », IEEE Reviews In Biomedical Engineering, Vol. 2, 2009, doi : 10.1109/RBME.2009.2036073.

[5] Thabit H., M. Tauschmann, J. M. Allen, L. Leelarathna, S. Hartnell et M. E. Wilinska, «Home use of an artificial beta cell in type 1 diabetes. New England Journal of Medicine,» New England Journal of Medicine, vol. 373, n° %122, pp. 2129-2140, 2015.

Dossier de candidature

Les dossiers de candidature doivent être envoyés à Maeva Doron et Pierre Jallon

Courriel : maeva.doron@cea.fr, pierre.jallon@cea.fr; Téléphone : 04 38 78 99 52

 

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