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17 novembre 2020

Localisation de sources en neuroimagerie électromagnétique, étude et comparaison de régularisations


Catégorie : Stagiaire


 

Ce stage se place dans le contexte du projet ANR BMWs, dont l’objectif est de développer de nouvelles approches pour la localisation de sources corticales à partir d’enregistrements conjoints EEG/MEG/SEEG.

Il s'agira principalement d'étudier, mettre en oeuvre et comparer différentes méthodes de régularisation pour le problème inverse EEG/MEG, et les tester sur des données simulées ainsi que des données réelles.

Ce stage, d'une durée de 6 mois (à partir de mars ou avril 2021), s'adresse principalement à des étudiants de master 2 ou de dernière année d'école d'ingénieurs, avec une spécialisation en mathématiques appliquées ou traitement des signaux ou des images. Des compétences en optimisation, statistique et problème inverse seront particulièrement utiles.

 

 

Contexte

Ce stage se place dans le contexte du projet ANR BMWs, dont l’objectif est de développer de nouvelles approches pour la localisation de sources corticales à partir d’enregistrements conjoints EEG/MEG/SEEG.

L’imagerie cérébrale électromagnétique se base généralement sur des capteurs externes : électrodes sur le scalp pour des mesures de potentiel électrique, ou capteurs SQUID pour des mesures de champ magnétique. Dans tous les cas, l’activité mesurée est le résultat de la propagation à travers différents tissus d’un courant électrique localisé sur le cortex, qui n’est pas accessible directement.

La localisation de sources vise à reconstruire, ou au moins localiser, l’activité cérébrale sur le cortex à partir de ces mesures externes. Ceci conduit à des problèmes inverses linéaires (dans le cas de modèles de sources distribuées) ou non-linéaires (localisation de dipôles) fortement mal posés (voir [1,2]).

 

Objectifs du stage

Dans le cadre du stage on se focalisera sur les approches variationnelles pour les modèles de sources distribuées, basées sur la minimisation d’une fonction objective composée d’un terme d’attache aux données quadratique et d’une régularisation.

Le stage débutera par une étude bibliographique sur la problématique et les approches classiques, avant d’aborder des développements nouveaux.

 

L’objectif de ce stage est double. Il s’agira de

Le stagiaire travaillera sur des données MEG fournies par l’INS, il sera également amené à générer des données synthétiques par simulation. Il pourra également, si le temps le permet, aborder le problème de reconstruction de sources à partir de données multimodales (par exemple, MEG/EEG et éventuellement SEEG).

 

Informations pratiques

Le stage aura une durée de 6 mois, à partir de Mars ou Avril 202. Il donnera lieuè à un défraiement (aux taux standard de l'Université d'Aix-Marseille).

Il se déroulera au sein de l’équipe Signal-Image de l’Institut de Mathématiques de Marseille (I2M, UMR 7373), en étroite collaboration avec l’équipe DYNAMAP de l’Institut de Neuroscience des Systèmes (INS). Dans la mesure du possible il se déroulera dans les locaux des deux laboratoires (campus de Château-Gombert, et Hôpital de La Timone), à défaut la supervision du stage se fera à distance.

 

Les encadrants seront

Les candidats sont invités à contacter bruno.torresani@univ-amu.fr et christian.benar@univ-amu.fr ; les candidatures doivent comporter un CV, une lettre de motivation. Et si possible des relevés de notes (master/école d’ingénieur uniquement) et lettres de recommandation

 

Références

  1. Adde G., Clerc M., Keriven R. (2005). Imaging methods for MEG/EEG inverse problem. Int. J. Bioelectromagnet. 7, pp. 111–114.

  2. Baillet, A., Mosher, J. C. & Leahy, R.M. (2001). Electromagnetic brain mapping. IEEE Signal Process. Magaz. 18, pp 14–30

  3. Li, Y., Qin, J., Hsin, Y. L., Osher, S., & Liu, W. (2016). s-SMOOTH: Sparsity and Smoothness Enhanced EEG Brain Tomography. Frontiers in neuroscience, 10, p. 543

  4. Verrier, C. (2019). Ondelettes sur des surfaces et neuroimagerie électromagnétique, rapport de stage de Master 2 Data Science, Aix-Marseille Université

 

Dans cette rubrique

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