Deep Learning et modélisations numériques de pathologies de l’aorte thoracique

When:
31/03/2022 – 01/04/2022 all-day
2022-03-31T02:00:00+02:00
2022-04-01T02:00:00+02:00

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

Laboratoire/Entreprise : nstitut de Mathématiques de Marseille, I2M, UMR 73
Durée : 6 mois
Contact : badihghattas@gmail.com
Date limite de publication : 2022-03-31

Contexte :
Différentes pathologies peuvent affecter l’aorte que ce soit au niveau thoracique ou abdominal. Deux pathologies nous interesse plus particulièrement : la formation d’anévrisme qui peut être défini
comme une dilatation du rayon de l’aorte excédant 1.5 son rayon initial et la dissection aortique qui consiste en une déchirure de la paroi vasculaire au niveau de la couche intimale. Afin de prédire les évolutions de ces pathologies le plus précocement possible l’équipe de biomécanique d’IRPHE réalise notamment des modélisations numériques complexes. Grâce à des données [géométries et conditions aux limites] provenant d’imageries médicales, l’objectif est de mettre en œuvre des modèles 3D
patient-spécifique tenant compte des interactions fluide-structure pour différents types d’évolution -favorable et défavorable- ainsi que pour plusieurs temps post opératoires. Ceci permet d’associer des
grandeurs physiques liées aux dynamiques de l’écoulement et des structures à certaines évolutions cliniques défavorables et, par suite, à prédire précocement certains échecs thérapeutiques. Toutefois,
le temps de calcul associé à ces modélisations complexes constitue un obstacle à leur utilisation en pratique clinique.

Sujet :
Deep Learning et modélisations numériques de pathologies de l’aorte thoracique

Profil du candidat :
Etudiant en M2 mathématiques appliquées (Statistiques, Data Science) ou en sernière année d’école d’ingénieur issu de filière statistiques/informatique.

Formation et compétences requises :
Le(la) candidat(e) devra avoir des connaissances académiques dans les champs disciplinaires relatifs au sujet: Deep learning en priorité et modélisations numériques. Il(elle) devra avoir une appétence
avérée pour l’interdisciplinarité. Une expérience en programmation python est indispensable, en particulier, tensorflow, keras, pandas et numpy.

Adresse d’emploi :
Institut de Mathématiques de Marseille, 163 avenue de Luminy, 13009 Marseille. Accesoissoirement aussi le site nord de chateau Gombert.

Document attaché : 202110221459_M2_deep_learning_2021_22.pdf