Offre en lien avec l’Action/le Réseau : – — –/Doctorants

Laboratoire/Entreprise : Institut Fresnel
Durée : 3 ans
Contact : remi.ANDRE@univ-amu.fr
Date limite de publication : 2021-03-31

Contexte :
La maladie d’Alzheimer est la maladie neurodégénérative la plus fréquente chez les personnes âgées. On estime qu’au moins 30 millions de personnes sont touchées par cette pathologie. Bien qu’il n’existe aucun traitement efficace à ce jour, on peut espérer retarder le début de la maladie et/ou atténuer les risques de la contracter en détectant suffisamment tôt des déficiences cognitives légères. Plusieurs modalités d’imagerie médicale telles que l’Imagerie par Résonnance Magnétique (IRM), l’IRM fonctionnelle ou encore la Tomographie par Emission de Positron (TEP) permettent d’identifier de manière précoce des changements se produisant dans le cerveau. L’examen TEP au FluoroDésoxyGlucose (TEP-FDG) est un outil puissant pour la détection précoce de la maladie d’Alzheimer. En effet, ce dernier est capable de mesurer la consommation de glucose dans le cerveau et permet ainsi d’observer des anomalies métaboliques avant que la structure anatomique du cerveau soit modifiée.
Les techniques d’aide au diagnostic clinique basées sur des approches d’apprentissage automatique sont aujourd’hui en plein essor. Un grand nombre de méthodes ont été développées particulièrement pour la détection de la maladie d’Alzheimer [3]. Ces méthodes se décomposent généralement en deux étapes : l’extraction d’attributs et la classification. L’extraction d’attributs étant utilisée en amont de la classification dans le but d’éliminer l’information redondante.

Sujet :
Le but étant de poursuivre l’effort de recherche de notre équipe sur le développement de méthodes d’Intelligence Artificielle pour la détection précoce de la maladie d’Alzheimer par analyse d’images TEP-FDG. Il s’agira alors principalement de développer et de mettre en oeuvre des algorithmes de diagonalisation conjointe de matrices et/ou de décompositions tensorielles le contexte médical précédemment décrit. (voir document en PJ pour plus de détails)

Profil du candidat :
Le candidat devra :
– maitriser les langages de programmation tels que MATLAB ou Python.
– maitriser l’anglais
– avoir un goût pour les sciences des données ainsi que pour les outils mathématiques et algorithmiques associés (algèbre, statistiques, optimisation…)

Une expérience dans le traitement d’images Biomédicales serait un plus.

IMPORTANT: Le candidat devra avoir une moyenne générale de 13/20 minimum lors de sa dernière année d’études.

Formation et compétences requises :
Etre en possession d’un diplôme Bac +5 ou en dernière année de cursus Bac+5 en:
-Traitement du signal/image
-Sciences des données
-Mathématiques
-Informatiques

Adresse d’emploi :
Institut Fresnel, Domaine Universitaire de Saint Jérôme, 13397 Marseille

Document attaché : 202102260910_sujet_ed_i_fresnel_andre_wojak_adel_2021.pdf