Stage - Détection robuste et explicable de glioblastomes moléculaires à partir de séquences d’images IRM H/F

L’Institut de Recherche Technologique (IRT) Saint Exupéry est un accélérateur de science, de recherche technologique et de transfert vers les industries de l’aéronautique et du spatial pour le développement de solutions innovantes sûres, robustes, certifiables et durables.

Nous proposons sur nos sites de Toulouse, Bordeaux, Montpellier, Sophia Antipolis et Montréal un environnement collaboratif intégré composé d’ingénieurs, chercheurs, experts et doctorants issus des milieux industriels et académiques pour des projets de recherche et des prestations de R&T adossés à des plateformes technologiques autour de 4 axes : les technologies de fabrication avancées, les technologies plus vertes, les méthodes & outils pour le développement des systèmes complexes et les technologies intelligentes.
Nos technologies développées répondent aux besoins de l'industrie, en intégrant les résultats de la recherche académique.

Au sein des équipes Advanced Learning Technologies, le/la stagiaire sera chargé(e) de mettre au point un algorithme qui permettra de détecter de manière robuste et explicable les glioblastomes moléculaires à partir d’images IRM (FLAIR, Gd-T1). Les glioblastomes sont des tumeurs cérébrales agressives. Les glioblastomes moléculaires semblent être de bas grade après analyse des images IRMs par le praticien mais s’avèrent être de haut grade après ablation chirurgicale. Il s’agit donc de développer un algorithme de classification robuste et explicable permettant de les détecter de manière fiable. Le stagiaire aura accès à des données réelles anonymes, en partenariat avec l’IUCT-Oncopole de Toulouse.

Les activités consisteront à :

• Etablir l’état de l’art sur les techniques de classification robustes/explicables d’images IRM
• Etudier les faiblesses des techniques actuelles et proposer des solutions algorithmiques plus adaptées permettant d’atteindre un haut niveau de détail, finement ajustable
• Maquetter la ou les solutions algorithmiques proposées

Etudiant(e) en dernière année d’école d’Ingénieur ou Master 2, ayant des connaissances approfondies en maths appliquées, science de la donnée, analyse numérique, algorithmie, développement Python, Linux.

Ouverture d’esprit / Capacités d’initiative et de proposition / rigueur