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

Laboratoire/Entreprise : LIPADE, Univ Paris
Durée : 3 ans
Contact : camille.kurtz@u-paris.fr
Date limite de publication : 2021-01-01

Contexte :
Mots clefs : Analyse / traitement d’images médicales, IA, Deep Learning, recherche d’images similaires par le contenu, sémantique, indexation d’images, base hospitalière d’images radiologiques – PACS

Lien vers le sujet détaillé :

http://w3.mi.parisdescartes.fr/sip-lab/files/iaPACS_sujetDeDoctorat_Informatique_IA_AnalyseImagesMedicales.pdf

Date de début de la thèse : rentrée 2020

Type de financement : région IdF

Contact :
Camille KURTZ
Florence CLOPPET

Localisation :
LIPADE (Laboratoire d’Informatique de Paris Descartes), Université de Paris, 45 rue des saints-pères 75006 paris
Philips, 33 Rue de Verdun, 92156 Suresnes

Sujet :
Ce projet doctoral porte sur l’intégration d’un moteur de recherche d’images par le contenu dans une base d’images médicales pour apporter une aide aux médecins radiologues dans l’interprétation d’images en routine clinique et la prise de diagnostic. Le sujet est en collaboration entre le laboratoire d’Informatique LIPADE de l’Université de Paris , Philips Healthcare, leader dans le développement et la commercialisation d’appareil d’acquisition d’images et l’HEGP (Hôpital européen Georges-Pompidou). D’un point de vue académique, le caractère innovant repose sur le développement de nouvelles approches d’indexation et de recherche d’images similaires via des descripteurs visuels issus de réseaux de neurones profonds (convolutionnels) et leur couplage / interaction avec des descripteurs sémantiques de haut-niveau employés par les radiologues. D’un point de vue industriel, ce projet représente une rupture technologique avec l’existant étant donné qu’actuellement, les systèmes d’information et de gestion d’images radiologiques intégrés dans les hôpitaux en routines ne peuvent être interrogés que par « mot-clés » et la fouille d’images par le contenu n’est pas exploitable malgré la masse d’images préalablement diagnostiquées et interprétées disponibles.

Profil du candidat :
Formation M2 / Ingénieur

Formation et compétences requises :
Informatique, Image, IA

Adresse d’emploi :
http://w3.mi.parisdescartes.fr/sip-lab/files/iaPACS_sujetDeDoctorat_Informatique_IA_AnalyseImagesMedicales.pdf