Vous êtes ici : Accueil » Kiosque » Annonce

Identification

Identifiant: 
Mot de passe : 

Mot de passe oublié ?
Détails d'identification oubliés ?

Annonce

3 avril 2019

Thèse financée à Nantes: Vision par ordinateur pour la compréhension biologique de maladies cardiaques


Catégorie : Doctorant


La microscopie corrélative permet de combiner différentes échelles d'observations et différent types de contenu, fonctionnels et morphologiques, grâce à l'ensemble des technologies de microscopies disponibles pour les sciences de la vie. Pour décrypter les mécanismes fondamentaux des dysfonctionnements de la valve cardiaque, ces approches sont particulièrement intéressantes à cause de l’hétérogénéité du remodelage cellulaire impliqué dans le développement de la maladie. Le prolapsus mitral est en effet un trouble touchant près de 2% de la population. L’institut du Thorax (INSERM CNRS Univ Nantes CHU Nantes) a récemment développé un modèle de rat KI pour une des mutations identifiées chez les patients : FlnA-P637Q. Ce modèle unique offre l’opportunité d’analyser le développement et l’étiologie de la dystrophie valvulaire. Nous souhaitons ainsi corréler les phénotypes morphologiques et fonctionnels de la valve observées au niveau du cœur entier à des défauts cellulaires et moléculaires détectées avec des approches d’imageries haute résolution sur les mêmes échantillons.

L’objectif de la thèse est de développer une méthode générique de fusion de données images multi-échelles et multi-modalités, pouvant s’adapter aux différents protocoles d’acquisition du projet par ajustement minimum de paramètres. En particulier nous pensons que des approches basés nuage de points, avec des descripteurs adaptés, permettront au travail de thèse différentes contributions méthodologiques: en particulier la proposition de nouveaux protocoles d’imagerie optimisés et automatisés par ces approches mais également gagner en précision et en confiance d’appariement par sélection automatique des modèles de déformations appris sur les données grâce à une approche de prédiction des erreurs.

La première tâche sera de contribuer à une base de données images de ces différentes modalités, non corrélés et corrélées manuellement, ou encore simulées, afin de tester les algorithmes développés. La deuxième grande étape sera de travailler sur l’extraction automatique des éléments communs entre deux modalités, en prenant en compte la problématique biomédicale, voire de suggérer de nouveaux protocoles d’acquisition. La troisième grande étape consistera à améliorer l’algorithme de fusion de données, et à adapter son utilisation aux différents protocoles pour les rendre automatiques puis d’étudier des base physiques de transformations non rigide pour la prise en compte des déformations dans les différents protocoles adaptées aux différentes questions posées (influence des forces de tiraillement, organisation locale de la matrice extracellulaire). La thèse reposera donc sur les capacités du candidat à appréhender les questions biologiques de l’équipe, en plus du développement de ses compétences techniques.

Le candidat aura une formation initiale en ingénierie biomédicale, en particulier en vision par ordinateur, et des compétences en programmation objet. Il devra faire preuve d’un intérêt pour la biologie et ses applications médicales, et être capable de travailler dans un environnement fortement pluridisciplinaire (curiosité scientifique et sens de l’organisation).

Cette thèse est financée, sans concours de l'école doctorale, et à pourvoir des que possible. Merci d'envoyer CV et lettre de motivation à Perrine.Paul-Gilloteaux@univ-nantes.fr

Références:

Le Tourneau T, Merot J, Rimbert A, Le Scouarnec S, Probst V, Le Marec H, Levine RA, and Schott JJ. Genetics of syndromic and non-syndromic mitral valve prolapse. Heart. 2018.

Paul-Gilloteaux, P., et al., eC-CLEM: flexible multidimensional registration software for correlative microscopies. Nat Methods, 2017. 14(2): p. 102-103.

Duval D, Lardeux A, Le Tourneau T, Norris RA, Markwald RR, Sauzeau V, Probst V, Le Marec H, Levine R, Schott JJ, Merot J. Valvular dystrophy associated filamin A mutations reveal a new role of its first repeats in small-GTPase regulation. Biochim Biophys Acta. 2014;1843(2):234-44.

Dans cette rubrique

(c) GdR 720 ISIS - CNRS - 2011-2019.