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Stage M2/Ingénieur : Classification de lésions intrahépatiques en histopathologie par apprentissage profond (deep learning)

8 Novembre 2022


Catégorie : Stagiaire


Les cholangiocarcinomes représentent un groupe hétérogène de cancers développés à partir des canaux biliaires intra ou extra-hépatique. Le diagnostic est histologique, souvent réalisé sur biopsie. Il peut être difficile à établir en raison de la ressemblance morphologique de certains cholangiocarcinomes avec d’autres ou avec des lésions intra-hépatiques bénignes comme l’adénome ou l’hamartome biliaire.

Le but de ce projet est de développer un algorithme diagnostique permettant de prédire avec une précision optimale le diagnostic de malignité/bénignité des lésions ductulaires intra-hépatiques. Dans ce contexte, il s’agira d’explorer, développer et expérimenter des architectures de réseaux de neurones profonds permettant de classer ces lésions avec une prédiction diagnostique optimale.

 

Description détaillée

Ce stage se positionne dans le cadre d’un projet pluridisciplinaire qui regroupe des experts en informatique, histopathologie et médecine associant IA et Imagerie médicale. La première étape du projet, qui est déjà en cours, se concentre sur la collecte et l’annotation des données la sélection des patients puis le recueil des données cliniques, la numérisation des lames et l'annotation des lames virtuelles.

Le stage proposé débute à la suite de ces travaux préalables sur les données. Le travail à réaliser concerne le développement d’algorithmique pour la classification des lésions histologiques sur les lames numérisées par réseaux de neurones convolutifs (deep learning). Le schéma d’analyse suivant est proposé :

Segmentation des régions d’intérêt (ROI) annotées sous formes d’imagettes de même taille (tuiles) ; puis extraction de ces tuiles. Les lames numériques annotées entières étaient trop lourdes pour les analyses utilisant les réseaux de neurones convolutifs ; il est nécessaire de segmenter les régions annotées en petites imagettes (tuiles) le plus souvent de 256 pixels de côté pour réaliser les analyses. Le programme d’extraction permet de conserver les données d’annotation et la coordonnée de la tuile dans la lame afin de présenter les résultats de probabilité diagnostique sous forme de carte de prédiction sur la lame numérique.

Développement et entraînement de réseaux de neurones convolutifs (CNN) alimentés par les tuiles extraites des ROI classées (bénin / malin) sur une cohorte d’entraînement.

Si le modèle U-net est bien identifié dans le cadre du traitement des images en histopathologie computationnelle, diverses autres architectures de CNN et/ou prétraitements des données, méritent d’être investigués dans un objectif de recherche de la structure la plus efficace et la plus robuste. Cette phase est généralement très consommatrice en termes de ressources humaines et matérielles. La plateforme OpenMOLE sera la base de plans d’expérimentation de recherche des meilleurs solutions (architectures, paramètres, ensembles d’apprentissage et de validation...) grâce à une distribution automatisée des tâches sur des environnements de calculs intensifs et un recueil centralisé des résultats pour analyse.

(Présentation complète : cholangia.pdf)

Lieu du stage
Université de Reims Champagne-Ardenne, site de Reims
Laboratoire CReSTIC, Campus Moulin de la Housse

Dates
Date limite de candidature : 15 décembre 2022
Durée du stage : 4 à 6 mois
Période du stage : février à septembre 2023

Encadrement et contact
Eric Desjardin, CReSTIC (eric.desjardin@univ-reims.fr)
Camille Boulagnon-Rombi, MEDyC (cboulagnon-rombi@chu-reims.fr)
Collaboration avec : Vincent Vuiblet, I2AS (vvuiblet@chu-reims.fr)

Compétences impératives :
• Intelligence artificielle, machine learning, deep learning
• Programmation Python
• Librairies usuelles de deep learning (TensorFlow, Keras. . . )
• Analyse d’images

Compétences souhaitées mais non-indispensables :
• Imagerie histopathologique