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

Laboratoire/Entreprise : Femto-st
Durée : 3 ans
Contact : moncef.soualhi@univ-fcomte.fr
Date limite de publication : 2025-10-01

Contexte :
Médecine nucléaire

Sujet :
Dans le cadre de cette thèse, nous proposons une aide au diagnostic des pathologies des parathyroïdes pour lesquelles il n’existe pas de processus automatique de localisation, de visualisation et de détection. Les praticiens ont recours à l’imagerie nucléaire grâce à l’usage de deux radios traceurs avec différentes opérations de reconstruction 3D puis de soustraction avec mise en évidence des parathyroïdes après un recalage des niveaux de gris. Le traitement laborieux demande encore aujourd’hui un réglage manuel des paramètres utilisés avec à l’issu un résultat qui dépend du manipulateur avant l’interprétation des images. Il s’agit alors de recourir à des techniques de machine learning pour identifier le bon paramétrage, différent à chaque acquisition pour automatiser le processus. Ainsi, grâce à la connaissance des nombreux cas cliniques connus (plusieurs centaines) au CHRU de Besançon dans le service de médecine nucléaire du pôle cœur poumon, il sera possible
d’entraîner un modèle issu de l’intelligence artificielle pour faire ce travail d’aide au diagnostic, sous le contrôle des praticiens du service.

Profil du candidat :
Le candidat titulaire d’un master en informatique, en science des données, en application mathématique, en automatisation doit avoir une connaissance étendue du traitement des images, notamment des techniques d’apprentissage profond et de leur mise en œuvre dans les logiciels et le matériel. Des notions fondamentales en exploration des données sont également requises. La maîtrise de l’anglais est essentielle. L’autonomie, la rigueur scientifique et une forte motivation pour le sujet proposé seront des atouts indéniables pour mener à bien la thèse. Le langage de programmation Matlab, Python, C++.

Formation et compétences requises :
Science des données
Sciences de l’ingénierie
Informatique
Mathématiques appliquées
Apprentissage profond
Apprentissage automatique
Traitement de l’image
Traitement du signal

Adresse d’emploi :
26 Rue de l’Épitaphe, 25000, Besançon

Document attaché : 202205090913_Thesis_PHM_Nucleaar_Imaging.pdf