Offre de Thèse - Caen, France - Yncrea Ouest

Yncrea Ouest

Entreprise vérifiée

Caen, France

il y a 2 semaines

Posté par:

Sophie Dupont

beBee Recruiter

Description

**Description entreprise**:
**Description du poste**:
**Fiche d'identité de la thèse**:
**Établissement de rattachement**: Yncréa Ouest, Établissement d'enseignement supérieur privé d'intérêt général (EESPIG), sous contrat avec le ministère de l'enseignement supérieur et de la recherche ;
**Équipe de recherche**: LSL (Light - Scatter - Learning) ;
**Lieu de déroulement de la thèse**: campus de Brest ou de Caen d'Yncréa Ouest (à définir) ;
**Durée du contrat**: 3 ans ;
**Salaire**: 2044,12 € (brut mensuel) ;
Possibilité de participer aux activités d'enseignements d'Yncréa Ouest.

**Contexte applicatif**:
La détection manuelle des anomalies chromosomiques en cytogénétique conventionnelle peut être un processus long et fastidieux, en particulier lorsqu'il s'agit d'identifier des anomalies subtiles ou complexes impliquant de petites parties des chromosomes. Les conséquences de ces anomalies sur la santé des patients sont significatives, et il est devenu crucial de les détecter rapidement et avec précision.

**Objectif de la thèse**:
Cette thèse a pour objectif de développer un modèle d'apprentissage profond pour la détection automatique des anomalies de structures des chromosomes en utilisant l'imagerie conventionnelle et non conventionnelle.

**Mots-clés**: images métaphases, images caryotypes, anomalies chromosomiques, modèles d'apprentissage profond, détection automatique, prétraitement des données, validation expérimentale.

**Méthodologie proposée**:
**Préparation et prétraitement des données**:
Mise en place d'un protocole d'acquisition d'images métaphase ou caryotype de chromosomes ;
Exploration et développement des techniques d'apprentissage profond pour augmenter la résolution et le contraste des images obtenues ;
Modèles d'apprentissage profond pour l'analyse de la structure des chromosomes:
Conception et entraînement de modèles d'apprentissage profond spécifiquement adaptés à l'analyse de la structure des chromosomes ;
**Validation expérimentale et comparaison**:
Validation des résultats obtenus par le modèle d'apprentissage profond en utilisant des jeux de données réels ;
Comparaison des performances du modèle d'apprentissage profond par rapport à l'existant.

**Résultats attendus**:
Cette thèse a vocation à aboutir au développement d'un modèle d'apprentissage profond capable de détecter automatiquement les anomalies de structures des chromosomes. Les résultats attendus incluent une augmentation significative de la précision et de l'efficacité de la détection des anomalies, la possibilité d'identifier des anomalies subtiles ou complexes, ainsi qu'une réduction du temps et des coûts associés à la détection manuelle.

Un diplôme de Master en informatique ou un diplôme d'ingénieur avec une spécialisation en informatique, traitement d'images ou intelligence artificielle. Avoir suivi des modules d'enseignement ou réalisé des stages en lien avec l'imagerie médicale sera valorisé ;
De solides connaissances en apprentissage automatique, notamment en apprentissage profond ;
De solides compétences en programmation, en particulier en Python, et être familier avec les bibliothèques les plus courantes en apprentissage automatique et en apprentissage profond ;
Une très bonne maîtrise de l'anglais.

**Faire parvenir les documents suivants**:
Curriculum vitae (CV) ;
Lettre de motivation ;
Relevés de notes de Master (ou équivalent) ;

**INFORMATIONS PRATIQUES**:

- Type de contrat : CDD de 36 mois ;
- Laboratoire d'accueil : Equipe LSL du LABISEN ;
- Lieu de travail : ISEN Yncréa Ouest, Campus de CAEN;
- Financement : Le financement du projet de thèse est acquis ;
- Date de prise de poste : 1er octobre 2023 ;
**Profil recherché**:
Un diplôme de Master en informatique ou un diplôme d'ingénieur avec une spécialisation en informatique, traitement d'images ou intelligence artificielle. Avoir suivi des modules d'enseignement ou réalisé des stages en lien avec l'imagerie médicale sera valorisé ;
De solides connaissances en apprentissage automatique, notamment en apprentissage profond ;
De solides compétences en programmation, en particulier en Python, et être familier avec les bibliothèques les plus courantes en apprentissage automatique et en apprentissage profond ;
Une très bonne maîtrise de l'anglais.

**Avantages**:
**AVANTAGES SOCIAUX**:

- Mutuelle (possibilité d'ajouter les membres de la famille sans surcoût) ;
- Prévoyance ;
- Carte Tickets Restaurant (7€/par jour) ;
- Prise en charge partielle des frais de transports ;
- Avantages CSE (Comité Social et Economique) ;
- Aide à la mobilité / déménagement.