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Laboratoire/Entreprise : LIS UMR 7020
Durée : 4 à 6 mois
Contact : marc-emmanuel.bellemare@univ-amu.fr
Date limite de publication : 2022-01-10

Contexte :
Dans le cadre d’un projet collaboratif de recherche biomédicale sur l’endocardite infectieuse (EI) nous souhaitons développer une approche par réseaux profonds (deep-learning) pour la segmentation d’images de microscopie électronique à balayage dans le but d’analyser l’ultrastructure de valves cardiaques. Ce projet s’appuie sur une collaboration entre le laboratoire Informatique et Systèmes (LIS), expert dans l’analyse d’image, et le laboratoire Mephi (IHU Méditerranée Infection), expert en microbiologie et en microscopie électronique. L’EI est une pathologie grave, associée à un diagnostic difficile et une grande mortalité (Habib 2019). L’EI est caractérisée par une infection bactérienne ou fongique de l’endocarde avec une destruction des valves cardiaques et la formation d’un dépôt fibrino-plaquetaire inflammatoire et infecté, ou végétation. Malgré l’amélioration des stratégies diagnostiques et thérapeutiques, l’incidence et la gravité de la maladie semblent rester inchangées au fil des ans. La microscopie électronique à balayage (MEB) est une technique de microscopie électronique capable de produire des images en haute résolution de la surface d’un échantillon. Par une approche innovante par MEB, nous avons démontré une hétérogénéité de l’ultrastructure des vegetations d’EI qui dépend du microorganisme infectieux (Hannachi 2020). Cette approche innovante a ainsi montré sa force mais elle s’appuie sur une analyse experte des images qui reste manuelle et fastidieuse.

Sujet :
L’objectif du stage est de développer une méthode de réseaux profonds pour accélérer l’analyse des images des végétations, c’est-à-dire pour identifier et quantifier automatiquement les éléments biologiques présents (plaquettes, fibrine, globules, bactéries). Pour cela, il s’agira dans un 1er temps de définir la meilleure stratégie en terme de résolution/grossissement des acquisitions en MEB pour appliquer une segmentation. Dans un 2nd temps nous appliquerons des algorithmes par apprentissage profond (Khadangi 2021) avec un « pipeline » de traitements adaptés. Nous disposons déjà d’une base importante d’images d’échantillons de valves cardiaques pathologiques qui permettra grâce à nos expertises de définir le meilleur protocole d’étude à implémenter en routine avec une attention particulière portée sur la précision des réseaux profonds (Hostin 2021).

Profil du candidat :
Le candidat ou la candidate de niveau Bac+5, formé(e) au traitement des images, sera intéressé(e) par un projet pluridisciplinaire et l’imagerie médicale.

Formation et compétences requises :
La programmation des algorithmes se fera avec le langage python et les réseaux profonds seront développés avec l’API PyTorch. Des compétences en classification ou en mathématiques appliquées seront particulièrement appréciées.

Adresse d’emploi :
Le stage se déroulera à Marseille dans les locaux de l’équipe MEPHI de l’IHU Méditerranée Infection ou dans ceux de l’équipe Image & Modèles du LIS à St Jérôme (site de Polytech’), selon les besoins.

Document attaché : 202112031634_Sujet_Master2_SegmentationSEM_final.pdf