Annonce
POST-DOC/CDD Reconstruction tomographique en rayons X basée sur des méthodes Deep-Learning
11 Septembre 2023
Catégorie : Post-doctorant
Durée du contrat
24 mois
Description de l'offre
Le CEA-LIST développe la plateforme logicielle CIVA, référence de la simulation des procédés de contrôle non destructif. Elle propose notamment des outils pour l’inspection radiographique X et tomographique qui permettent, pour un contrôle donné, de simuler l’ensemble des radiographies en prenant en compte divers phénomènes physiques associés, ainsi que la reconstruction tomographique correspondante. Le CEA-LIST comporte par ailleurs une plateforme expérimentale pour l’inspection robotisée par tomographie à rayons X.
Le travail proposé s’intègre dans la contribution du laboratoire à une ANR bilatérale franco-allemande impliquant des partenaires académiques et industriels et portant sur l’inspection d’objets de grandes dimensions permise par la plateforme robotisée. Afin de pouvoir mener à bien la reconstruction 3D de l'objet, un nombre suffisant de radiographies doit être réalisé. Dans bien des situations, certains angles de vues ne peuvent pas être acquis en raison des dimensions de l'objet et/ou des limitations de mouvement des robots utilisés, entraînant une perte de qualité de la reconstruction 3D.
Les contributions attendues portent sur la généralisation en 3D des algorithmes actuellement développés au laboratoire. Ces méthodes consistent en l’utilisation de méthode de Deep-Learning, pour compléter les projections manquantes d’une part (pré-traitement), et pour réduire les artéfacts de reconstruction d’autre part (post-traitement) [1]. Cette généralisation en 3D nécessitera le développement d’un outil de tracé de rayons sur GPU avec découpage des données pertinent dans un cadre de reconstruction tomographique.
Les outils de projection/rétroprojection ainsi obtenus permettront d’évaluer nos méthodes actuelles en 3D, ainsi que de tester d’autres architectures, notamment l’utilisation de modèles de diffusion pour la régularisation, et l’extension de méthodes de type champs neuronaux pour compléter les projections manquantes.
Les méthodes développées seront testées sur données simulées par la plateforme CIVA, ainsi que sur les données expérimentales dont l’acquisition est permise par les plateformes expérimentales des différents partenaires du projet. Des méthodes d’adaptation de domaines seront mises en place.
Le(la) candidat(e) aura accès aux facilités du centre de recherche de Paris Saclay et sera amené(e) à valoriser ses résultats sous la forme de communications scientifiques (conférences internationales, publications).
[1] Vo, Romain et al. “Evaluation and comparison of two Deep Learning strategies for on-line XRay computed tomography.” Proceedings of the ASME 2022 49th Annual Review of Progress in Quantitative Nondestructive Evaluation. QNDE 2022.
Profil du candidat
Docteur en traitement de données, en optimisation ou en intelligence artificielle.
Anglais niveau courant (présentation orale, rédaction de publications scientifiques).
Une connaissance préalable de la physique des rayons X et des méthodes de reconstruction tomographique ou une expérience en programmation GPU seraient appréciées.
Contacts pour candidature : julie.escoda@cea.fr, marius.costin@cea.fr
Offer description
CEA-LIST is developing the CIVA software platform, a benchmark for the simulation of non-destructive testing processes. In particular, it offers tools for X-ray and tomographic inspection which, for a given inspection, can simulate all X-rays, taking into account various associated physical phenomena, as well as the corresponding tomographic reconstruction. CEA-LIST also has an experimental platform for robotized X-ray tomography inspection.
The proposed work is part of the laboratory's contribution to a bilateral Franco-German ANR involving academic and industrial partners, and concerns the inspection of large-scale objects using a robotized platform. A sufficient number of radiographies must be taken to enable 3D reconstruction of the object. In many situations, certain angles of view cannot be acquired due to the object's dimensions and/or the motion limitations of the robots used, resulting in a loss of quality in the 3D reconstruction.
Expected contributions concern the 3D generalization of algorithms currently being developed in the laboratory. These involve the use of Deep-Learning methods to fill in missing projections (pre-processing) and reduce reconstruction artifacts (post-processing) [1]. This generalization into 3D will require the development of a GPU-based ray tracing tool with data slicing relevant to tomographic reconstruction.
The resulting projection/backprojection tools will enable us to evaluate our current methods in 3D, as well as testing other architectures, notably the use of diffusion models for regularization, and the extension of neural field-type methods to complete missing projections.
The methods developed will be tested on data simulated by the CIVA platform, as well as on experimental data acquired by the experimental platforms of the various project partners. Domain adaptation methods will also be implemented.
The candidate will have access to the facilities of the Paris Saclay research center and will be expected to promote his/her results through scientific communications (international conferences, publications).
[1] Vo, Romain et al. “Evaluation and comparison of two Deep Learning strategies for on-line XRay computed tomography.” Proceedings of the ASME 2022 49th Annual Review of Progress in Quantitative Nondestructive Evaluation. QNDE 2022.
Candidate profile
PhD in data processing, optimization or artificial intelligence.
Fluent English (oral presentation, writing of scientific publications).
Previous knowledge of X-ray physics and tomographic reconstruction methods or GPU programming experience would be appreciated.
Contacts for candidature : julie.escoda@cea.fr, marius.costin@cea.fr