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17 novembre 2020

Stage M2 en vision par ordinateur pour l'endoscopie flexible robotisée


Catégorie : Stagiaire


Le laboratoire ICube recherche un(e) stagiaire de niveau M2 pour développer des algorithmes de vision par ordinateur et de traitement de signal pour reconstruire un environnement à partir des images d'un endoscope flexible robotique.

 

 

L’équipe AVR (Automatique, Vision, Robotique) du laboratoire ICube à Strasbourg, recherche un stagiaire de niveau Master 2 pour travailler au développement d’outils de vision par ordinateur et de traitement de signal pour des utilisations en robotique médicale.

 

Contexte

Le stage se fera dans le contexte de l’assistance à des procédures médicales réalisées avec des endoscopes flexibles robotiques.

 

L’équipe AVR a développé un robot pour la chirurgie endoluminale appelé STRAS. Nous souhaitons inclure des modes semi-autonomes au fonctionnement du robot, de sorte à réaliser des tâches telles que des biopsies optiques ou le repositionnement de l’endoscope en cours de procédure. Pour atteindre ce but, une des difficultés à résoudre est la reconstruction de la structure de l’environnement avec la seule caméra endoscopique monoculaire.

 

Problème à résoudre

Dans ce stage on cherchera à reconstruire la forme et la position de l’environnement (tissus en environnement in vivo, phantoms en laboratoire) par rapport à la caméra endoscopique. La caméra étant monoculaire des techniques de « structure from motion » seront principalement utilisées pour obtenir l’environnement et les mouvements à un facteur d’échelle près. Les difficultés résident dans la faible qualité des images endoscopiques, les déplacements latéraux limités de l’endoscope et les interactions possibles des instruments avec les tissus créant des mouvements et déformations parasites.

On cherchera ensuite à reconstruire le facteur d’échelle en utilisant l’odométrie du robot. Toutefois ces mesures sont très imprécises, ce qui nécessitera de développer des stratégies spécifiques telles que des méthodes de filtrage Bayesien ou des techniques de « machine learning ».

 

Travail à réaliser

Le stagiaire développera des algorithmes de reconstruction de structure à partir d’images monoculaires en s’appuyant sur des algorithmes de suivi de tissus déjà implémentés. Il proposera et développera des méthodes d’estimation de profondeur à partir des données de mouvements moteurs mesurées sur le robot. Les algorithmes seront testés en laboratoire sur des maquettes et sur des images in vivo acquises lors de tests précliniques.

 

Environnement de travail

Le stage se déroulera à la plateforme de robotique médicale du laboratoire ICube située à l’Institut Hospitalo-Universitaire (IHU), au cœur de Strasbourg. Le stagiaire sera encadré par Florent Nageotte (maître de conférences en robotique médicale) et Philippe Zanne (Ingénieur de recherche, responsable du robot STRAS). Le stagiaire aura accès à une machine pour les développements informatiques, à des systèmes d’acquisition d’images, à des images in vivo et au système robotique pour les tests de laboratoire. Les développements seront réalisés en C / C++ ou Python et avec Matlab pour le prototypage.

 

Conditions Covid19 : Dans le cas de contraintes sanitaires qui empêcheraient la réalisation du stage sur place en présence, une grande partie du travail pourra être réalisée à distance en travaillant sur des données acquises en amont.

 

Profils recherchés

Nous recherchons des étudiants de M2 (ou 3ème année d’école d’ingénieurs) avec une spécialité en vision par ordinateur ou en robotique ou en informatique avec une expérience en vision par ordinateur. Le candidat devra être à l’aise avec la programmation en C/C++ ou en Python. La connaissance de OpenCV est un atout.

 

Conditions

5 à 6 mois entre février 2021 et septembre 2021. Le stagiaire percevra une gratification (environ 550€ / mois)

 

Pour candidater

Les candidats doivent envoyer leur CV, programmes de master et notes disponibles, ainsi qu’une lettre de motivation à Nageotte@unistra.fr, en mentionnant “stage en vision par ordinateur” dans le sujet du message.



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