← Retour aux offres

Stage au CHU Grenoble Alpes : implémentation d’un algorithme de deep-learning pour la localisation automatique de la vertèbre L3 en imagerie Scanner

Postée le 17 sept.

Lieu : Grenoble · Contrat : Stage · Rémunération : A négocier

Société : CHU Grenoble Alpes

CHU du bassin de santé de Grenoble (800 000 habitants) et établissement de référence pour le sillon alpin (Isère, Savoie et Haute-Savoie : 2 millions d’habitants), le CHU Grenoble Alpes (CHUGA) est particulièrement actif en soins de haute spécialité (activité de recours et d’expertise) et en clinique : il bénéficie par ailleurs de l’environnement scientifique exceptionnel de l’Université Grenoble ALPES (UGA), partenaire du projet, et plus globalement de l’agglomération grenobloise et du carrefour européen Grenoble-Lyon-Genève. Pour une présentation complète du CHUGA, nous vous invitons à vous référer au site internet institutionnel du CHUGA https://www.chu-grenoble.fr/.

Description du poste

Le CHUGA a lancé en 2020 l’étude ODIASP, étude clinique sur les données existantes. Cette étude a pour objectif principal de valider les performances d’un outil d’IA pour la détermination automatique de la quantification de la surface musculaire au niveau d’une coupe de L3 en imagerie Scanner par rapport à une méthodologie de référence.

Ce stage, a pour objectif d’implémenter un algorithme utilisant des approches deep-learning pour la localisation automatique de la vertèbre L3 en imagerie Scanner :

1. Etudier la littérature dans le domaine, se familiariser avec les données ;
2. Préparer les données qui seront utilisées pour l’apprentissage et l’évaluation des modèles d’apprentissage (prétraitement des images, préparation des jeux d’entrainement, validation et test) ;
3. Développer un/des algorithmes de deep-learning ;
4. Evaluer les performances du/des algorithmes mis en œuvre ;
5. Préparer la perspective de marquage CE de l’outil d’IA ;
6. Documenter le travail effectué

L’étudiant.e pourra s’appuyer sur une base de données de 676 scanners, ainsi que sur la base de données MICCAI, verse 2019/2020 (https://verse2020.grand-challenge.org/).
Il/Elle sera guidé.e tout au long de son stage, sur les aspects cliniques, algorithmiques et analyses statistiques grâce à une équipe pluridisciplinaire (ingénieurs, médecins, biostatisticiens, …) avec qui elle/il travaillera en étroite collaboration.

Le stage sera réalisé au sein du Centre d’Investigation Clinique – Innovation Technologique du Pôle Santé Publique du CHUGA.

L’automatisation de la détermination de la surface muculaire permettra à terme d’améliorer la prise en charge des patients et de mener des études de large ampleur pour comprendre l’impact d’une diminution de la surface musculaire sur le pronostic.

Fonctions
• Les responsables de ce stage seront Dr K. Charrière, Dr C. Bétry, Dr S Artemova
• Un compte-rendu hebdomadaire sera réalisé auprès du groupe de travail ODIASP
Livrables
• Algorithmes, jeu de données, modèles entrainées
• Evaluation des algorithmes développés

Profil recherché

Savoir-faire et savoir être
• Expérience en développement python
• Des connaissances dans le domaine de l’imagerie et de la segmentation des images sont un plus
• Rigueur, initiative et curiosité, autonomie et travail en équipe

Pour postuler :

Katia Charrière (kcharriere@chu-grenoble.fr) et Svetlana Artemova (sartemova@chu-grenoble.fr)