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Post-Doctorant/IGR (H/F) en informatique-traitement d'images médicales

14 Novembre 2022


Catégorie : Post-doctorant


Le/la post doctorante recruté(e) travaillera sur la plateforme ultra haut champ du CHU de Poitiers au sein du laboratoire commun I3M (XLIM, université de Poitiers) dans le cadre du projet région VIDALZ qui vise le développement des approches d'intelligence artificielle pour l'aide au diagnostic précoce de la maladie d'Alzheimer. Une partie de ce projet s'intéresse au développement des outils de traitement d'images pour analyser, intégrer et contextualiser des données d'imagerie multimodale pour le diagnostic de la maladie d'Alzheimer (MA).


Contexte :

Le/la post doctorante recruté(e) travaillera sur la plateforme ultra haut champ du CHU de Poitiers au sein du laboratoire commun I3M (XLIM, université de Poitiers) dans le cadre du projet région VIDALZ qui vise le développement des approches d'intelligence artificielle pour l'aide au diagnostic précoce de la maladie d'Alzheimer. Une partie de ce projet s'intéresse au développement des outils de traitement d'images pour analyser, intégrer et contextualiser des données d'imagerie multimodale pour le diagnostic de la maladie d'Alzheimer (MA).

La physiopathologie de la MA est complexe, en parallèle des plaques d'amyloïdes et des dégénérescences neurofibrillaires, il existe sur le plan métabolique, une altération des voies énergétiques, de la phosphorylation oxydative et de la glycolyse, qui sont impliquées dans le fonctionnement cérébral. Plusieurs auteurs ont ainsi montré une série de dysrégulation métabolique précoce via une augmentation de la phosphorylation à l'origine de la mort neuronale.

La Spectroscopie par Résonance Magnétique multinucléaire à Ultra-haut Champ 7T (SRM 1H-31P) du fait de sa résolution spatiale accrue permet d'étudier, de manière non invasive et non irradiante, la neurophysiologie et la neurobiochimie des tissus cérébraux. Un examen SRM peut être couplé à l'IRM cérébrale sans risque supplémentaire pour le patient. Cet examen multinoyaux, permet de recueillir des données du métabolisme cérébral de façon non invasive.

La TEP permet d'évaluer le fonctionnement métabolique et cellulaire des dégénérescences cérébrales. Un des avantages importants de la TEP est son aspect quantitatif, ce qui permet de faire des mesures précises et comparables dans le temps. En plus d'être très sensible, elle a permis de mettre en évidence des déficits énergétiques qui se produisent de manière très précoce, même plusieurs décennies avant l'apparition des premiers symptômes chez des sujets sains asymptomatiques mais présentant des facteurs de risque. Cependant, l'information recueillie ne concerne essentiellement que la consommation de glucose. D'où l'intérêt de pouvoir coupler cette investigation avec des données spectroscopiques, ce qui permet à la fois de corroborer les informations obtenues par les deux approches, mais aussi d'élargir le champ des paramètres évalués.

 

Objectifs :

Le candidat (e) sélectionné (e) intègrera l'ensemble des imageries réalisées dans un pipeline de post-traitement développé en Python. Elle/Il travaillera sur le :

  • développement des outils de prétraitement des données Spectroscopie (filtrage, débruitage, rephasage) qui reste un challenge pour aboutir au signal de la meilleure qualité possible (meilleur rapport signal sur bruit), avant l'étape de la quantification
  • intégration d'un algorithme de quantification (LCModel) des données de SRM mul-tinoyaux pour faciliter la recherche de biomarqueurs métaboliques de la maladie d'Alzheimer (MA) à 3T et 7T.
  • Intégration d'outils permettant de préparer les données IRM (recalage, skull strip-ping, segmentation) pour leur utilisation en lien avec la SRM et la TEP sur la même plateforme

Afin de rendre les résultats les plus près possible de la vérité terrain (concentration cérébrales simulées ou concentration métaboliques définies avec acquisition sur fantôme). Il faut valider chaque étape du pipeline de manière précise afin d'augmenter la robustesse du procédé proposé.



Profil recherché :

Docteur en Informatique ou Traitement des images et du signal:

Compétences requises :
- Programmation informatique python, pytorch, 3D slicer, LCmodel(optionnel), FSL, spm, ants
- Connaissance en biologie
- Méthode d'imagerie médicale : IRM, SRM, TEP
- Anglais : haut niveau

Date : à partir de Décembre 2022/Janvier 2023

Duré: 1 an avec possiblité de prolongation d'un an

Rémunération : entre 2805 à 3963 euros brut mensuels selon l'expérience

Candidatures : https://emploi.cnrs.fr/Gestion/Offre/Default.aspx?Ref=UMR7252-OLFBEN-001

 

Plus d'information : olfa.ben.ahmed@univ-poitiers.fr