Emploi

Vous trouverez dans cette rubrique les offres de stage, de thèses, de post doctorats, de CDD et CDI à pourvoir dans les laboratoires partenaires du réseau.

Liste des annonces

Chargé.e de mission “Business development” PASREL-Imagerie

CONTEXTE
La filière industrielle de la santé française bénéficie de l'excellence de la recherche menée dans les organismes publics de recherche (Inserm, CNRS, CEA, Inria, etc.) et les centres hospitalo- universitaires, (CHU, IHU, FHU, RHU) et de nombreuses connexions avec les incubateurs et les sociétés industrielles. C'est une filière stratégique pour la France, source de visibilité internationale et de retombées économiques, sociales et sociétales nationales très importantes. Cependant, le contexte de vieillissement de la population et de maladies émergentes d'une part, de forte compétitivité internationale d'autre part, impose à la filière de retrouver une nouvelle dynamique. Pour relever ce défi, une articulation renforcée entre les expertises des plateformes technologiques et des laboratoires de recherche académiques, l’expertise en recherche clinique et en clinique des centres hospitalo-universitaires et l’expertise en production et commercialisation des produits de santé des industriels est nécessaire.
PASREL-Imagerie est centré sur le domaine de l’imagerie médicale et des expertises associées. En effet, l’imagerie médicale dispose d’atouts uniques et reconnus, permettant d’accélérer et de dé-risquer le développement de nouvelles thérapies et de dispositifs médicaux. PASREL-Imagerie vise à animer la filière et en particulier, à organiser, faciliter et développer l’accès des industriels de la santé à des équipements d’imagerie de pointe et à des expertises de 1er plan (acquisition de données dans toutes les modalités, modèles animaux, gestion et analyse des images, études multicentriques). Ce programme s’appuie sur la plateforme opérée par CEA-Paris Saclay sur des sites voisins – IDMIT, MIRCen, NeuroSpin, SHFJ – qui disposent de systèmes d’imagerie uniques pour les études précliniques et cliniques. La plateforme met également à disposition des modèles animaux pour la neurologie, la cancérologie et les maladies infectieuses. Une offre de services lisible et cohérente sera proposée aux industriels en adéquation avec leurs besoins.
MISSIONS
Dans un environnement multidisciplinaire, le/la chargé.e de mission est chargé.e, en lien avec les coordina-teur-trice et la cheffe de projet, de développer les partenariats entre la plateforme PASREL-Imagerie et les industriels de la santé franciliens voire à l’échelle nationale. Plus précisément, les missions se déclinent ainsi :
- Animer la filière stratégique de l’imagerie médicale au service des développements industriels en santé en faisant le lien entre les industries franciliennes et les experts académiques ; cette animation se fera en lien avec FLI,
- Définir l’offre de prestations de PASREL-Imagerie en lien avec les experts de la plateforme : plusieurs services intégrés seront déclinés en fonction de l’expression des besoins des industriels et des spécificités de la plateforme ;
- Établir une offre de formations à-façon en adéquation avec les attentes des industriels en lien avec l’INSTN, l’institut de formation du CEA ;
- En lien avec les CROs et leurs associations professionnelles, prospecter des clients pour PASREL-Imagerie ;
- Organiser des événements et des visites de la plateforme ;
- Gérer le guichet centralisé : coordination et relais vers les interlocuteurs de la plateforme ; mise en place des contrats ; gestion de la propriété industrielle et des relations avec les industriels pour les contrats nationaux mis en œuvre ; suivi des projets ; bilan ;
- Dresser le bilan annuel de l’activité de prospection.

CDD Ingénieur FLI-IAM Workflow management

CONTEXTE
France Life Imaging (FLI) is a large-scale research infrastructure project aimed at establishing a coordinated and harmonized network of biomedical imaging in France. This project was selected by the call “investissements d’Avenir” as an “Infrastructure in Biology and Health”. Its objective is a) to coordinate nationwide research activities concerned with in vivo imaging and combine the skills to push the current technological barriers, and b) to provide scientists a convenient access to a complete range of imaging technologies (150 imaging systems) and integrated services. Within this infrastructure, the Node “Image Analysis and Management” (IAM) is coordinated by Inria.
Within this infrastructure, the Node “Image Analysis and Management” (IAM) aims at building and operating an infrastructure to store, manage and process in vivo imaging data coming from human or pre-clinical procedures. One of the main bricks of this infrastructure, allowing to process the data, is the Virtual Imaging Platform (VIP), developed and deployed at the CREATIS laboratory. VIP is a web portal for the simulation and processing of massive data in medical imaging. By effectively leveraging the computing and storage resources of the EGI e-infrastructure, VIP offers its users high-level services enabling them to easily execute medical imaging applications. VIP has, in 2020, more than 1200 registered users and about 20 applications open to all its users. VIP users have produced sixty international publications since 2011.
In the last few years, VIP has addressed interoperability and reproducibility concerns, in the larger scope of a FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) approach to scientific data analysis. Through Boutiques, VIP is able to easily describe and integrate new applications, as well as publish them on open repositories, such as Zenodo, to make them findable and accessible. Through CARMIN, we also strive to ensure interoperability among platforms, such as VIP and the Shanoir data management platform. Nevertheless, further developments are needed at the workflow management level, allowing for a simpler and more standardized way of building, integrating and managing workflows in VIP.
In this context, the engineer will work on extending VIP with functionalities in line with the larger FLI-IAM objectives. The engineer will be hosted at the CREATIS lab. He or she will be under the supervision of the manager of the VIP platform and will interact with the other VIP engineers and the broader FLI community.

OBJECTIVES OF THE POSITION
In close cooperation with the technical manager, the main objectives of the position are:
• Interoperability and reproducibility
- Improve the workflow management system in VIP, allowing for an easier import of complex workflows and a better reproducibility of scientific results
- Extend Boutiques support, enabling FAIR data analysis
- Follow-up on CARMIN and interoperability with other computing and data platforms
- Integrate BIDS support in VIP
• Scientific algorithm challenge
- Import into VIP the pipelines provided by challengers and the metrics
- algorithms provided by organizers, based on Boutiques descriptors and Docker containers
- Handle the data transfers between VIP and Shanoir
- Handle the complete process of pipeline integration, execution and providing final results

CDD Ingénieur FLI-IAM Open Data et interopérabilité

CONTEXTE

France Life Imaging (FLI) is a large-scale research infrastructure project aimed at establishing a coordinated and harmonized network of biomedical imaging in France. This project was selected by the call “investissements d’Avenir” as an “Infrastructure in Biology and Health”. Its objective is a) to coordinate nationwide research activities concerned with in vivo imaging and combine the skills to push the current technological barriers, and b) to provide scientists a convenient access to a complete range of imaging technologies (150 imaging systems) and integrated services. Within this infrastructure, the Node “Image Analysis and Management” (IAM) is coordinated by Inria.
The objective of this node is to propose an infrastructure to store, manage and process in-vivo imaging data coming from human or pre-clinical procedures. We contribute to an archiving and management infrastructure of in-vivo images as well as provide solutions to process and manage the acquired data through dedicated software and hardware solutions. In addition, we have built a versatile image analysis and data management solution for in-vivo imaging that will allow the interoperability between distributed production sites and distributed users, heterogeneous and distributed storage solution implementing raw and meta-data indexing.
In this context and within the last years we have collected and maintained different kind of data, using the web-based image database, called Shanoir (http://www.shanoir.org), and different kind of processing algorithms, using the web-based platform VIP (https://www.creatis.insa-lyon.fr/vip/). The goal of this position consists in working on a structured and controlled public exposition of these assets, in the philosophy of open science and open data. Any user on the web should be able to search and find potential data or algorithms of its interest hosted with FLI-IAM, using a defined and limited set of meta-data as its search criteria.

OBJECTIVES OF THE POSITION
In close cooperation with the technical manager, the main objectives of the position are:
• Open science and FAIR principles
- Exposition of data and algorithms with FLI-IAM on a publicly available website
- (portal)
- Specification of this open catalog and portal
- Implementation of this open catalog and portal
- Specify, manage and implement a common data access request

• Interoperability
- Analyze and implement new levels of interoperability between FLI-IAM and other platforms/projects, e.g. like France BioImaging (FBI, https://france-bioimaging.org)
- Interoperability with bioschema.org or other frameworks

CDD Chargé.e de mission “Etude d’impact de l’infrastructure”

En 2012, FLI a reçu un soutien financier du Programme des Investissements d’Avenir (PIA) pour :
• structurer les 25 principales PF françaises d’imagerie in vivo en 6 hubs régionaux auxquels s’ajoute un hub distribué regroupant les laboratoires experts en traitement d’image.
• coordonner l’achat d’équipements très innovants pour ses 25 plateformes
• renforcer l’expertise des laboratoires adossés aux plateformes par des échanges de savoir-faire et de compétences et le développement d’une offre de formation ciblée. Pour ce faire, FLI a mis en place une animation scientifique déclinée sous la forme de 4 workpackages thématiques dans les quatre domaines clés de l’imagerie in vivo (agents d’imagerie moléculaire, instrumentation et innovation technologique, imagerie interventionnelle, analyse d’images multimodales) ainsi qu’une action de formation coordonnée par le workpackage formation.

En 2020, FLI s’est élargie à 38 plateformes regroupées en 9 hubs régionaux et a reçu un abondement complémentaire du PIA pour pérenniser l’infrastructure pendant la période fin 2020 - fin 2025. Cet abondement a été fléché vers :
• les coordinations nationale et régionale (suivi administratif et financier, animation des PF, communication scientifique),
• l’échange d’expertise (EE) entre laboratoires et la formation des jeunes chercheurs et professionnels de l’imagerie médicale.
Poste / missions
Pour mettre en place une politique qualité de l’infrastructure élargie et renforcer l’ouverture des équipements aux partenariats industriels, FLI recrute un.e chargé.e de mission temps plein.
Les missions confiées à la / au chargé.e de mission sont les suivantes :
• Identifier les indicateurs socio-économiques d’utilisation des équipements pertinents : dresser un inventaire des indicateurs déjà utilisés par les responsables des plateformes et un bilan de la pertinence des indicateurs demandés par l’infrastructure ; uniformiser les indicateurs à travers les plateformes, en prêtant une attention particulière aux plateformes nouvellement intégrées,
• Dresser l’inventaire des méthodes et/ou des outils informatiques de collecte de ces indicateurs,
• Proposer et mettre en place une méthode de collecte fiable, facilement utilisable, et largement acceptée,
• Développer la communication pour l’offre de service globale sur les équipements d’imagerie de l’infrastructure,
• Développer et suivre l’ouverture des équipements aux partenariats avec les industriels : lien avec les pôles de compétitivité, les instituts Carnot, salons, événements scientifiques, …

These-Modélisation 3D- UTC

Modélisation 3D des voies biliaires pour l'amélioration de la cholangiopancréatographie rétrograde par voie endoscopique (CPRE).
CONTEXTE
La cholangiopancréatographie rétrograde par voie endoscopique (CPRE) est un geste d'endoscopie digestive permettant d'intervenir au niveau des voies biliaires et pancréatiques pour traiter la maladie lithiasique (2 à 4% de la population touchée au cours de sa vie) et les néoplasies bilio-pancréatiques (2000 nouveaux cas de cancer des voies biliaires et 14000 nouveaux cas de cancer du pancréas par an en France). Ce geste invasif de CPRE est techniquement complexe car il nécessite deux étapes distinctes qui peuvent potentiellement chacune échouer. La première est l'accès, par les voies digestives jusqu'au duodénum, à la papille majeure en utilisant un endoscope à vision latérale appelé duodénoscope. La seconde, appelée canulation, consiste à pénétrer, via cette papille majeure, dans les voies biliaires à l'aide d'un cathéter fin, équipé de différents instruments pour effectuer l’intervention proprement dite. Ce double accès endoluminal, pratiquement unique dans toutes les spécialités médicales, entraîne, de par sa technicité, environ 2% d'échec de la procédure et 20% de gestes complexes source de 4 à 9% de complications qui peuvent être graves pour le patient.
OBJECTIF
L'objectif principal est l'amélioration et la sécurisation globale de la CPRE en développant de nouveaux outils d'aide au pilotage et au guidage des instruments utilisés, de manière à diminuer les échecs et les complications de la CPRE au bénéfice du patient. Le docteur Aymeric Becq, chef de clinique dans le service d'endoscopie digestive de l'hôpital Saint-Antoine, effectue actuellement sa thèse de doctorat pour montrer la faisabilité technique et clinique de trois axes essentiels : le monitoring 3D peropératoire des voies bilio-pancréatiques, le tracking en temps-réel des instruments de CPRE et la mise au point d'instruments actifs de nouvelle génération pour la CPRE.
La pierre angulaire de ce programme est la construction de modèles numériques 3D précis des voies biliaires spécifiques à chaque patient en utilisant des méthodes de segmentation d’images médicales provenant d’examens d’imagerie préopératoires de type bili-IRM. La faisabilité de cette modélisation a bien été démontrée par un travail préliminaire de Master à BMBI dans une configuration minimale : à partir de bili-IRM pondérées en T2 pour lesquelles la bile apparait en hyper signal, sur des cas simples et en utilisant des algorithmes de segmentation dits de bas-niveau car s'appuyant exclusivement sur les niveaux de gris des pixels. Cependant, plusieurs verrous restent encore à lever pour généraliser l’approche. D'une part, lorsque les voies biliaires sont obstruées, le signal de la bile disparait des bili-IRM et il devient très difficile de localiser leurs parois et de proposer une reconstruction 3D réaliste. D'autre part, la labélisation automatique des différentes branches anatomiques de l’arbre biliaire est un réel défi car, dans de nombreux cas pathologiques, cet arbre biliaire est déformé (avec notamment des secteurs dilatés) rendant son interprétation très difficile. Enfin, l’endoscopiste doit avoir à disposition, un outil logiciel ergonomique, automatisé et répondant aux exigences réglementaires, afin de pouvoir facilement en faire usage en pratique clinique.
DESCRIPTION
Il s'agit donc, dans cette nouvelle thèse, de consolider et perfectionner la reconstruction 3D des voies biliaires en suivant trois pistes d’investigation :
1. Intégrer des connaissances a priori des voies biliaires (propriétés géométriques, topologiques et anatomiques par exemple) dans les algorithmes de segmentation des images afin de rendre plus robustes les modèles obtenus ;
2. Étudier le potentiel d’une fusion avec d'autres séquences d'IRM ou d'autres modalités d'imagerie pour segmenter et localiser les parois des voies biliaires dans toutes les situations cliniques que le médecin peut rencontrer ;
3. Proposer un outil ergonomique, interactif et conforme à la règlementation européenne pour un usage médical.
Les modèles numériques 3D obtenus profiteront à l’opérateur de CPRE en tant qu’outils d’assistance à la planification du geste et à la localisation peropératoire (monitoring). Ils serviront aussi de point de départ à la chaine numérique de réalisation de fantômes physiques imprimables en 3D pour l’entraînement et la mise au point de gestuelles particulières (cathéters actifs nouvelle génération). Enfin, dans le cadre de recherches en cours, ils pourront être exploités comme environnement de réalité augmentée pour le suivi automatisé des instruments interventionnels de CPRE (tracking).
Les étapes de la démarche scientifique adoptée permettront
• de faire l'état de l'art des méthodes de segmentation intégrant des connaissances a priori (numériques ou thématiques) et/ou combinant des approches de machine learning (BMBI),
• de tester les méthodes les plus adaptées au problème spécifique de la CPRE (BMBI, hôpital Saint-Antoine),
• de développer un outil logiciel complet selon les normes en vigueur (EN 62304 et EN 62366) en collaboration avec les utilisateurs cliniciens (BMBI, hôpital Saint-Antoine, ISIR),.
• d’évaluer l’impact de l’usage de cet outil par les cliniciens sur leur pratique (BMBI, hôpital Saint-Antoine, ISIR),
Ce projet de thèse partant d’un besoin clinique clairement identifié, est en parfaite adéquation avec les objectifs du programme de l’IUIS en favorisant la co-conception d’un outil logiciel pour faciliter à la fois la préparation mais aussi l’exécution du geste de la CPRE. Il participera également à la formation des cliniciens et aux tests de nouveaux cathéters actifs afin d’améliorer le succès du geste technique pour une meilleure prise en charge des patients.
DIRECTION DE THESE.

-Mme Marine Camus Duboc, maitre de conférences praticien hospitalier dans le service d’endoscopie digestive de l’hôpital Saint-Antoine, titulaire de l'HdR. Mme Camus Duboc apportera ses compétences d'expert clinicien en CPRE à tous les stades de développement du logiciel depuis la phase de spécification jusqu’à l’étape de validation.
-Mme Isabelle Claude, maitre de conférences HC, spécialiste du traitement d'images médicales dans l’équipe Interactions Fluides/Structures Biologiques de BMBI.

CDD Assistant Ingenieur Chimie CERMEP

Le CERMEP-imagerie du vivant est une plateforme d’investigation pour des études de recherche
biomédicale en imagerie. Dans ce contexte de recherche clinique, le département radiochimieradiopharmacie
du CERMEP développe et produit des radiopharmaceutiques (médicaments radioactifs à
vie courte injectables) qui doivent répondre aux standards de qualité pharmaceutique et de sécurité du
sujet.
A ce titre, vous travaillerez en interaction directe avec l’équipe de radiochimie, sous la direction
pharmaceutique du CERMEP. Vous serez en charge de la mise en œuvre des procédures de synthèse
des produits radiopharmaceutiques destinés à être injectés dans le cadre des protocoles de recherche
clinique et préclinique des départements TEP, TEP-IRM et ANIMAGE du CERMEP-imagerie du Vivant.
Activités :
• Assurer les synthèses de médicaments radiopharmaceutiques à vie courte, marqués par isotopes
produits par un cyclotron, à l’aide d’automates, en salle à atmosphère contrôlée ;
• Mettre en oeuvre des méthodes d'analyses physico-chimiques rapides, principalement
chromatographiques: HPLC analytique, CCM, chromatographie gazeuse ;
• Gérer les commandes et les matériels ;
• Rédiger des rapports de synthèse et/ou d’analyse, rédiger et renseigner dans les systèmes
d'information les documents nécessaires ;
• Participer aux développements de nouvelles synthèses, aux contrôles de lots de validation de
nouveaux radiopharmaceutiques,
• Veiller à la qualité microbiologique des préparations radiopharmaceutiques, assurer la qualité
environnementale des zones de production.
Poste à pourvoir dès le 1er Mars 2021.

Post-doc Organic chemistry and radiochemistry

CONTEXT
Molecular imaging is part of standard care for many cancer types. Positron Emission Tomography (PET) associated with radiotracers labeled a positron emitter is a gold standard for functional, metabolic and quantitative imaging of relevant biomarkers. Ultrasound (US) is a broadly available, cost-effective and real-time imaging modality for anatomical and functional imaging for diagnosis. In addition, its mechanical ability to permeabilize membranes is also expected to play a crucial role in therapy via drug delivery enhancement. In the frame of the IMPETUS project funded by INSERM we aim to leverage the best profit of both modalities to provide improved theranostic applications in oncology.

OBJECTIVES
The recruited student will have to develop original strategies to radiolabel microbubbles (US contrast agents) with fluorine-18 and to participate to the formulation of targeted microbubbles to improve their biodistribution in vivo. Bioconjugation approaches including click chemistry will be explored to achieve the above-mentioned goal. Radiolabeling of nanoparticles and antibodies with zirconium-89 will also be part of the project.
The IMPETUS project involves 3 academic laboratories expert in radiochemistry and PET as well as US imaging/therapy (BioMaps, CEA, where the postdoc student will be recruited), MB formulation and delivery (Centre de Biophysique Moléculaire, Orleans) and technological US devices (GREMAN, Université de Tours).
The Paris Saclay Multimodal Biomedical Imaging Laboratory (BioMaps) aims to design biomedical imaging methods, instruments and agents for different imaging modalities and their transfer to clinical applications in neurology and oncology. BioMaps intends to be a major player in medical imaging research at the Physics-Chemistry-Medicine interfaces of Paris-Saclay.

CDD Ingénieur.e d’étude en neuroimagerie

La plateforme CATI (Centre pour l’Acquisition et le Traitement des Images), dédiée à l’harmonisation et à l’analyse des données de neuroimagerie dans le cadre de projets multicentriques de recherche clinique, a été créée début 2011 dans le cadre du plan Alzheimer (http://www.cati-neuroimaging.com). Le démarrage de cette plateforme s’est appuyé sur une grande variété d’expertises provenant de plusieurs équipes de recherche, à Neurospin (CEA - INRIA), à l’ICM (CNRS - SU - ICM - INRIA ) et au LIB (SU - INSERM - CNRS). Elle s’appuie aujourd’hui sur un réseau national d’une soixantaine de services d’imagerie (IRM, TEP et TEMP) auquel s’ajoutent une dizaine de centres européens. Une trentaine de projets de recherche français font aujourd’hui appel à ses services, qui s’étendent du design et l’implémentation de protocoles d’acquisition jusqu’à la mise à disposition des données acquises et des résultats d’analyses sur un serveur web sécurisé. Les acquisitions réalisées dans le cadre des projets de recherche sont collectées grâce à une solution sécurisée pour être analysées de manière centralisée à l’ICM, Neurospin et au LIB. Ces analyses sont effectuées avec un niveau de qualité élevé grâce à une organisation systématisée de leur production à partir de logiciels de référence, dont certains ont initialement été conçus au sein des équipes de recherche à l’origine du CATI.
Un poste d’ingénieur d’étude est à pourvoir à l’ICM au sein de l’équipe CATI. Le/la candidat/e sera chargé/e d’assurer le bon déroulement du contrôle qualité et des analyses d’images via des chaînes de traitements d’images. Il/elle sera chargé/e d’assurer la qualité des données d’imagerie et des résultats des traitements réalisés, ainsi que le respect des délais en terme de demande des utilisateurs, en collaboration avec les ingénieurs et attachés de recherche cliniques de l’équipe CATI. Il/elle participera à la bonne intégration des données et résultats d’analyses dans la base de données centralisées. Il/Elle sera amené/e à travailler sur des missions de suivi de la qualité globale des acquisitions et traitements ainsi que des améliorations en terme d’ergonomie et de performances sur les chaînes de traitements.
IE – neuroimagerie - CATI
Activités:
● Prendre en charge le contrôle qualité des données de neuroimagerie (IRM et/ou TEP/TEMP) collectées dans la plateforme logicielle dédiée en relation avec les attachés de recherche clinique de l’équipe
● Participer à la planification des traitements d’image par rapport aux contraintes des utilisateurs
● Prendre en charge la réalisation des traitements demandés et leur contrôle qualité dans l’environnement logiciel unifié (BrainVISA, intégrant des chaînes de traitements provenant de différentes suites logicielles accessibles à la communauté), en relation avec les ingénieurs de l’équipe
● Participer à l’intégration des données collectées dans le flux CATI
● Assurer le fonctionnement et participer à l’amélioration des chaînes de traitements et contrôle qualité dans l’environnement CATI
● Mener des missions d’analyse et de suivi global de la qualité de certaines chaînes de traitements et données
● Participer à la rédaction des procédures pour l’utilisation des chaînes de traitement et leur contrôle qualité
● Participer à l’amélioration de l’ergonomie et de la performance de chaînes de traitements dans l’environnement CATI, l’intégration de nouvelles chaînes de traitements et assurer le passage en production de ces améliorations en relation avec les ingénieurs de l’équipe

Post-doc-radiomique-IRM

Un poste de post-doctorant à temps plein de 18 mois est disponible au centre de cancérologie Léon Bérard en partenariat avec le laboratoire CREATIS pour développer une solution complète pour la stratification du cancer du sein dans le cadre d'un projet de collaboration avec Hitachi (DIxAI : Diagnostic Imaging with AI).
OBJECTIF DU PROJET
L'objectif est de développer une solution compléte pour la détection et la caractérisation du cancer du sein en associant IRM multiparamétrique radiomique et apprentissage profond.

Stage Ingénieur ou M2 data science US

CONTEXTE
Nous développons au laboratoire INSERM imagerie et cerveau (iBrain) une méthode d’imagerie par ultrasons pour l’aide à la chirurgie des tumeurs cérébrales. Nous mesurons la vascularisation des tumeurs juste avant l’acte chirurgical en per-opératoire à crâne ouvert au bloc de neurochirurgie du CHRU Bretonneau à Tours (figure 1.a). L’image de perfusion que nous obtenons est fusionnée sur une image échographique mode B (figure 1.b) afin d’obtenir une image mixte (figure 1.c) sur laquelle nous déterminons manuellement les contours de la tumeur à enlever lors de la chirurgie (zone segmentée par le trait vert sur les figure 1.b et figure 1.c). Une petite partie du tissu cérébral qui entoure la tumeur est aussi enlevée comme marge de sécurité. Il est important pour le neurochirurgien de déterminer le plus précisément possible l’étendue de cette zone d’infiltration péri-tumorale (balance onco-fonctionnelle) qui est ici contenue dans la zone segmentée entre le trait vert et le trait jaune afin de délimiter au mieux la quantité de tumeur/tissu cérébral à enlever lors de la chirurgie.

Lors de ce stage, nous souhaitons dans un premier temps développer des techniques de segmentation automatique de la tumeur cérébrale/infiltration péri-tumorale comme visualisée sur la Figure 1.c. Puis dans un deuxième temps améliorer le contraste et la résolution des images de perfusion actuelles en utilisant une nouvelle méthode d’imagerie basée sur la localisation de microbulles de produit de contraste ultrasonore PCUS (de taille entre 2μm et 10μm) denses injectées dans le sang. A haute concentration, les PCUS imagés se chevauchent, et le calcul de leur centre ainsi que leur suivi devient impossible ou erroné.
MISSIONS
Ce stage fait partie du projet de l’échange d’expertises « DEMAISED » démarré en Janvier 2021 soutenu par France Life Imaging (FLI) entre l’Inserm U1253-iBrain – Université de Tours et l’Institut de Recherches en Informatique de Toulouse (IRIT) – Université de Paul Sabatier.

Programme de travail en Data Science
En pratique, le/la stagiaire sera intégré/e au thème ultrasons de l’équipe Imagerie Biomarqueur et Thérapie de l’UMR INSERM iBrain à Tours.
1) Il participera au développement des nouvelles méthodes qui seront évaluées pour la segmentation automatique de la tumeur/zone péritumorale /cerveau sain sur l’image fusionnée Bmode/perfusion. La performance de la segmentation sera évaluée en comparaison à la vérité terrain réalisée manuellement par le neuro-chirurgien. Des modèles de réseaux de Neurones Convolutifs (CNN) ont déjà été développés au laboratoire iBrain [1] pour aider à résoudre les problèmes de segmentation de tumeurs cérébrales et la prédiction de survie des patients sur des images IRM. L’étudiant adaptera ces méthodes de réseaux de neurones et développera en lien avec l’IRIT d’autres méthodes de segmentation adaptées à notre application.
2) Des méthodes d’imagerie US des flux lents ont été développées très récemment. Elles sont basées sur la localisation spatiale individuelle des PCUS et le suivi de leurs déplacements dans la vascularisation. Ces PCUS sont injectés en perfusion lente dans le sang (faible concentration) afin de permettre une bonne séparation spatiale des microbulles et ainsi leurs localisations sans ambiguïté. Cela implique pour l’instant des temps d’acquisition beaucoup trop longs (10 minutes) pour être utilisé en per-opératoire pour notre application. Nous souhaitons lors de ce stage, imaginer et développer des méthodes de micro-localisation de PCUS permettant d’augmenter la concentration en bulles et réduire ainsi le temps d’acquisition des données permettant de reconstruire l’arbre vasculaire de la tumeur dans un temps compatible avec l’acte chirurgical. Des approches qui exploitent la Sparcité [2] et le Deep Learning [3] pour le tracking des bulles en super-résolution pourront être développées. En lien avec l’IRIT d’autres méthodes pourront être développées.
Les algorithmes seront évalués dans un premier temps à partir d’images médicales ultrasonores de simulation. Ces images de simulation seront développées par le stagiaire à partir des travaux existants à iBrain. L’analyse in vitro et in vivo de la méthode sélectionnée se fera à Tours avec un échographe programmable.
Un encadrement de proximité sera réalisé par deux étudiants en thèse au laboratoire Guillaume Lacoin (segmentation automatique) et Corentin Alix (super résolution).
----------
Références
[1] Sarahi Rosas Gonzalez, « Réseaux de neurones convolutifs pour la segmentation et le pronostic en oncologie cérébrale », Thèse en Sciences de la vie et de la Santé. Soutenue le 04/12/2020 à l’Université de Tours.
[2] A.Bar-Zion et al, “SUSHI: Sparsity-based Ultrasound Super-resolution Hemodynamic Imaging”, DOI 10.1109/TUFFC.2018.2873380, IEEE Transactions on Ultrasonics, Ferroelectrics, and Frequency Control. 2018.
[3] R.J.G.van Sloun et al, “Super-resolution Ultrasound Localization Microscopy through Deep Learning”, DOI 10.1109/TMI.2020.3037790, IEEE Trans Med Imaging, 2020

Loading...