Offre en lien avec l’Action/le Réseau : – — –/– — –
Laboratoire/Entreprise : LaTIM INSERM (CHU Brest) et IRIMAS (Université Hau
Durée : 6 mois
Contact : maxime.devanne@uha.fr
Date limite de publication : 2023-12-31
Contexte :
La Paralysie Cérébrale (PC) est un terme qui désigne un groupe de troubles permanents du développement du mouvement et de la posture, responsables de limitations d’activité, imputables à des événements ou atteintes non progressives survenus sur le cerveau en développement du fœtus ou du nourrisson. Les troubles moteurs de la PC sont souvent accompagnés de troubles sensoriels, perceptifs, cognitifs, de la communication et du comportement. La PC touche environ 2 enfants sur 1000 en Europe et est le handicap physique le plus fréquent de l’enfance.
L’Analyse Quantifiée de la Marche (AQM) est un des outils que possède le clinicien pour l’aider dans sa prise de décision thérapeutique afin d’améliorer la marche des enfants avec PC. Cet examen est réalisé en routine clinique dans un laboratoire du mouvement et quantifie les déviations à la marche. Cet examen permet d’obtenir la reconstruction 3D du mouvement (cinématique) à partir de caméras infrarouges et de marqueurs posés en regard de points anatomiques, l’activité musculaire et la force de réaction lors de l’appui, … Ces paramètres peuvent être considérés comme des séries temporelles.
Le service de Médecine Physique et Réadaptation du CHU de Brest possède un laboratoire du mouvement dans lequel plus de 1100 patients (enfants et adultes) ont réalisé au moins une AQM. Afin d’aider sa prise de décision thérapeutique, le clinicien aimerait pouvoir prédire la cinématique d’un patient après action thérapeutique (injection de toxine botulinique, chirurgie, …) ou après un intervalle de temps. Pour cela la génération automatique de séries temporelles est requise.
Sujet :
L’objectif du stage est la génération de séries temporelles à l’aide de réseaux de neurones. Il s’agira tout d’abord d’effectuer une étude bibliographique des méthodes d’apprentissage automatique et d’apprentissage profond utilisées pour la génération de séries temporelles. Ensuite, l’objectif sera de développer des modèles génératifs pour la génération de séries temporelles dans ce contexte clinique. La performance des algorithmes développés sera évaluée à partir des cycles de marche acquis au CHU de Brest. Les cliniciens pourront ainsi prédire l’évolution d’un patient et proposer des recommandations thérapeutiques en conséquence.
Profil du candidat :
– M2 recherche en Informatique / Intelligence Artificielle
– Très bon niveau de programmation Python
– Des bonnes connaissances en apprentissage automatique et apprentissage profond
– Des connaissances sur les techniques de mesures du mouvement humain par systèmes optoélectroniques seraient appréciées
Formation et compétences requises :
– M2 recherche en Informatique / Intelligence Artificielle
– Très bon niveau de programmation Python
– Des bonnes connaissances en apprentissage automatique et apprentissage profond
– Des connaissances sur les techniques de mesures du mouvement humain par systèmes optoélectroniques seraient appréciées
Adresse d’emploi :
CHU de Brest
Document attaché : 202311162024_M2 IRIMAS 2023-2024.pdf