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Post-Doctoral Research Visit F/M Détection de lésions de la moelle épinière à partir de combinaisons de multiples séquences IRM chez des patients vivants atteints de sclérose en plaques

Inria (Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique)

Ce poste postdoctoral s'inscrit dans le cadre d'un projet de recherche visant à développer des méthodes avancées de détection et de segmentation de lésions de la moelle épinière chez des patients atteints de sclérose en plaques (SEP) à partir d'images IRM. Le projet s'appuie sur des combinaisons variées de séquences IRM utilisées en pratique clinique, notamment T2, STIR, PSIR et MP2RAGE. L'objectif principal est de créer un modèle d'apprentissage automatique capable de traiter différentes combinaisons de séquences IRM pour améliorer la détection des lésions, tout en tenant compte des défis tels que les artefacts liés aux mouvements et à la respiration. Le travail inclura la préparation de jeux de données multi-séquences, le développement de modèles « agnostiques » aux séquences, et l'évaluation de leur utilité pour les radiologues. Le projet s'intègre dans le cadre du projet Primus, financé par le ministère français de la Santé, qui vise à développer un système d'aide à la décision clinique pour le diagnostic et le suivi de la SEP.

Conditions d'éligibilité

Doctorat ou équivalent en apprentissage automatique, imagerie médicale ou domaine connexe Expertise en apprentissage automatique et traitement d'images, notamment en segmentation d'images Connaissance en imagerie médicale souhaitable Expérience en programmation (idéalement Python) et utilisation de bibliothèques d'apprentissage profond comme PyTorch ou TensorFlow Motivation pour la recherche translationnelle vers le contexte clinique Respect de la règle de mobilité du programme Bienvenue (candidats doivent se conformer à cette règle) Le poste peut être situé dans une zone à régime restrictif (ZRR), nécessitant une autorisation ministérielle

Pièces à fournir

  • CV
  • Lettre de motivation
  • Lettres de recommandation

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