Apprentissage de représentations multi-modales d’IRM cérébrales pour la cartographie des différences individuelles

When:
30/06/2020 all-day
2020-06-30T00:00:00+02:00
2020-07-01T00:00:00+02:00

Annonce en lien avec l’Action/le Réseau : aucun

Laboratoire/Entreprise : Institut de Neurosciences de la Timone, Marseille
Durée : 3-5 mois
Contact : sylvain.takerkart@univ-amu.fr
Date limite de publication : 2020-06-30

Contexte :
En imagerie cérébrale, exploiter la complémentarité offerte par différentes modalités d’images doit permettre de s’affranchir des limitations de chacune des modalités. Dans cette optique, nous avons développé une méthode d’apprentissage de représentation multi-modales qui fusionne les informations offertes par différents types d’IRM (imagerie par résonance magnétique). Cette méthode est basée sur l’apprentissage profond, et nous avons démontré qu’une telle fusion permet de mieux cartographier les différences inter-individuelles observées dans des tâches de perception auditive, à partir de deux modalités (IRM fonctionnelle de repos et IRM fonctionnelle de tâche).

Ce projet est issu d’une collaboration inter-disciplinaire entre l’Institut de Neurosciences de la Timone et l’équipe d’Apprentissage du Laboratoire d’Informatique et des Systèmes, tous deux situés à Marseille.
http://www.int.univ-amu.fr

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Sujet :
Ce stage s’inscrit dans la continuation de ce projet et vise à poursuivre ces travaux à la fois au niveau applicatif et méthodologique.
Dans un premier temps, l’étudiant.e procédera au traitement de données d’IRM cérébrales pour construire les caractéristiques données en entrée à cet algorithme sur une grande base de données ouverte, de type Human Connectome Project. Il.elle appliquera la méthode existante sur cette base de données afin d’évaluer quantitativement ses performances.
Dans un deuxième temps, l’étudiant.e travaillera sur des dévelopements méthodologiques visant à améliorer l’algorithme. Un des objectifs visera à généraliser l’algorithme pour qu’il fonctionne sur plus de deux modalités en ajoutant de nouveaux types d’images (IRM anatomique, IRM de diffusion).

Profil du candidat :
En école d’ingénieur ou en master.
Formation traitement d’images, imagerie médicale, apprentissage machine, sciences des données.

Formation et compétences requises :
– Très bon niveau en programmation python.
– Très bon niveau en apprentissage automatique (dont apprentissage profond).
– Connaissances en traitement d’image médicales
– Bon niveau en anglais.

Adresse d’emploi :
Institut de Neurosciences de la Timone,
27 boulevard Jean Moulin
13005 Marseille

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