Annonce en lien avec l’Action/le Réseau : aucun
Laboratoire/Entreprise : SAMOVAR/Télécom SudParis
Durée : 6 mois
Contact : bernadette.dorizzi@telecom-sudparis.eu, Yaneck Gottesman@telecom-sudparis.eu
Date limite de publication : 20190301
Contexte :
Il s’agit d’une collaboration entre l’équipe ARMEDIA du laboratoire SAMOVAR (science des données) et l’équipe TIPIC (groupe optique). Au cours de ces 20 dernières années, les techniques d’holographie numérique ont énormément progressées. Elles permettent notamment l’observation de spécimens biologiques sans utilisation de marqueur (qui perturbent le fonctionnement des cellules) et donc sous des conditions proches de celles rencontrées dans le corps humain. Ce type d’imagerie dite ‘label-free’ ouvre de nouvelles perspectives pour la compréhension de l’évolution des cellules étudiées. Cela est souhaitable pour le développement de nouveaux médicaments ou encore la détection précoce de pathologies.
Malgré le formidable potentiel de ces techniques, plusieurs éléments freinent encore leur portée. Entre autres, 1) elles ne permettent pas d’enregistrer des spécimens à la fois sur de grands champs et à très haute résolution, 2) la précision de la phase enregistrée n’est pas toujours satisfaisante (stabilité de la mesure et bruit).
Pour dépasser les limitations actuelles nous avons développé un nouveau type de microscope reposant sur une imagerie à ouverture synthétique permettant de dépasser les limites de résolution classiques, mais la qualité des images résultantes reste encore limitée.
Sujet :
Bien qu’il ne s’agisse pas à proprement parler d’une technique d’holographie numérique, elle acquière des informations similaires (intensité et phase). Dès lors elle doit permettre de réutiliser certaines techniques d’exploitation des images holographiques déjà disponibles et en particulier celles disponibles pour l’amélioration de la phase enregistrée. L’objectif du stage proposé est d’utiliser la force des techniques de réseaux de neurones convolutionnels pour améliorer la qualité des images. Ce stage se décomposera en deux tâches. La première repose sur l’enregistrement du même échantillon sous différentes conditions de mise au point. La redondance d’information sur l’échantillon sera exploitée pour réduire le bruit de phase global (minimisation de l’erreur totale) et produire une image de bonne qualité qui servira de réalité terrain dans la deuxième phase. La seconde approche concerne la reconstruction de la phase quantitative par réseaux de neurones à convolution. Elle utilisera la réalité terrain obtenue précédemment pour l’apprentissage.
Travail demandé :
Dans un premier temps, le stagiaire cherchera à comprendre (partiellement) le fonctionnement du microscope développé et s’appropriera les algorithmes d’holographie numériques à mettre en place (bibliographie). Il s’agira de spécifier et d’implémenter les algorithmes à mettre en place pour exploiter les images de ce microscope.
Dans un second temps, pour la mise en oeuvre des réseaux de neurones, les codes informatiques (sous Matlab ou éventuellement sous python) seront implémentés, en utilisant des bibliothèques existantes.
Enfin, les performances obtenues en amélioration de la phase quantitative seront testées et analysées à l’aide de critères à préciser sur des données expérimentales. Pour cela, une base d’apprentissage sera constituée.
Profil du candidat :
Ingénieur grande école ou Master II, spécialité traitement du signal et des images ou informatique ou optique.
Formation et compétences requises :
Rigoureux, méthodique et relativement autonome le candidat aura une précédente expérience en programmation Matlab ou Pyhton. Doté d’un bon relationnel, le candidat saura évoluer dans une équipe pluridisciplinaire (optique, traitement des images, biologie) et aura à cœur de présenter régulièrement l’avancement de ses travaux.
Adresse d’emploi :
Telecom SudParis, site Nano-Innov, 8 avenue de la Vauve, 91120, Palaiseau