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Annonce

25 septembre 2020

RAAI: Radiotherapy Assisted by AI


Catégorie : Stagiaire


Contexte :

La radiothérapie occupe une place importante dans le traitement des tumeurs cérébrales agressives de type glioblastome. Bien qu’elle permette incontestablement de prolonger la durée de vie des patients, elle peut cependant s’accompagner de complications neurologiques a  plus ou moins long terme ; la plus fréquente étant la leucoencéphalopathie, une anomalie progressive et diffuse de la substance blanche caractérisée par une démyélinisation, une perte axonale et des lésions vasculaires.

Les mécanismes physio-pathologiques sous-jacents et les processus de déclin cognitif associés a  la leucoencéphalopathie sont mal connus. Le projet RAAI vise à l’analyse de données d’IRM cérébrales et à la quantification de lésions cérébrales évolutives dans la cohorte EPIBRAINRAD incluant des patients traités par radiothérapie pour un glioblastome.

 

Objectifs du stage :

Il s’agira d’analyser quantitativement des séquences d’IRM cérébrales issues d’une

suite d’examens cliniques non homogénéisés et plus précisément, de :

- Recaler l’ensemble des IRMs disponibles pour chaque patient pour chaque

examen clinique et pour l’ensemble des examens cliniques ;

- Segmenter les lésions cérébrales de type hyper-intensités de la matie re

blanche dans des images de type FLAIR ;

- Evaluer l’évolution de la charge lésionnelle ;

- Evaluer les performances de la solution logicielle mise en place.

Les points difficiles sont : la qualité des images qui peut être différente a  chaque

examen clinique, la taille réduite des données d’apprentissage (voir les apports des

techniques de transfert learning et de data augmentation), l’opération de recalage du

fait de la résection tumorale et la spécificité et la sensibilité de la technique de

segmentation aux petites lésions.

Ce travail sera effectué a  partir d’outils déja  disponibles qu’il s’agira d’étendre pour

les besoins de l’application. Le développement logiciel se fera dans un

environnement informatique industriel en collaboration avec la société Pixyl.

Prérequis :

- Techniques d’apprentissage machine : apprentissage profond, réseau

convolutif

- Génie Logiciel : langage Python, TensorFlow et Pytorch

- Traitement des images

- Intérêt pour les sciences médicales - neurosciences

Durée :

5-6 mois

Niveau :

Dernie re année école d’ingénieur

Environnement : Riche et pluridisciplinaire ; le projet RAAI rassemble différents

experts en traitement d’images et neuroimagerie, statistique et apprentissage

machine, radiothérapie et neuro-oncologie et une start-up, Pixyl, qui développe des

outils a  base d’IA pour les applications cliniques. Le stage est réalisé dans le cadre du

projet 3IA MIAI (https://miai.univ-grenoble-alpes.fr/).

Supervision / contact : GIN-team . Functional neuroimaging and brain perfusion. :

Michel Dojat (michel.dojat@inserm.fr) et Inria-team Statify

(florence.forbes@inria.fr)

Lieu : Grenoble Neurosciences Institute : https://neurosciences.univ-grenoblealpes.

fr & Pixyl : pixyl.ai

Date de démarrage : Janvier-Février 2021

Comment postuler : Envoyer un CV et une lettre de motivation aux encadrants.

Candidatures acceptées jusqu’au 31 Octobre 2020. Décision début Novembre 2020.

Dans cette rubrique

(c) GdR 720 ISIS - CNRS - 2011-2020.