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Etude de l’espace des caractéristiques dans les réseaux de neurones auto-encodeurs variationnels. Application à l’étude de cancer à partir d’images médicales.

16 December 2021


Catégorie : Stagiaire


Stage de master II de 6 mois: Mars 2022 à Août 2022.

 

L'objectif de ce stage sera d'étendre les réseaux de neurones auto-encodeurs variationnels en proposant de nouvelles fonctions de perte afin d'améliorer la reconstruction d'images médicales. Ainsi, ce stage de master II sera essentiellement dédié aux méthodes d'apprentissage profond. Notre méthode permettra notamment d'obtenir les caractéristiques principales des images qui seront utilisées pour la classification des cancers ou autres pathologies et leur prédiction pronostique.

Ce stage sera effectué dans l'équipe Quantif du laboratoire LITIS de l'Université de Rouen et en collaboration avec le centre de lutte contre le cancer Henri Becquerel.

- Pour ce stage, le candidat devra posséder des bases solides en statistiques, traitement des images, modélisation mathématique ainsi qu'en programmation informatique (Python). Un bon niveau général en mathématiques est également très apprécié. Ce stage pourrait donner suite à une thèse de doctorat dans le domaine de l'apprentissage profond en application à l'image médicale.

Contacts:

MCF J. Lapuyade-Lahorgue: jerome.lapuyade-lahorgue@univ-rouen.fr

PR. Su Ruan: su.ruan@univ-rouen.fr

Durée: 6 mois, de Mars 2022 à Août 2022