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Be the Next Game Changer

STAGE Ingénieur de recherche - Deep learning appliqué à la modélisation anatomique (F/H)

France, 78, Vélizy-Villacoublay
Internship
9/1/2022
528002

Imaginez demain ...

Au cœur de l’innovation à Dassault Systèmes, vous intégrerez une équipe, sous la direction de la Recherche, dédiée aux nouvelles approches de modélisation 3D. En particulier, notre équipe invente les futures technologies qui serviront à proposer des expériences de design 3D plus robustes et davantage automatisées.

Afin de renforcer la stratégie de Dassault Systèmes en tant qu’acteur de la santé numérique, nous nous intéressons notamment aux challenges liés la modélisation du vivant, afin d’être en mesure de fournir des technologies à même de concevoir le jumeau numérique 3D de n’importe quel patient. Un tel jumeau numérique peut s’avérer crucial, autant pour la compréhension des pathologies (médecine descriptive) que pour l’élaboration de traitements plus efficaces (médecine prédictive), afin de prédire l’évolution d’une pathologie ou la réponse d’un organe à une chirurgie.

La modélisation automatisée d’un jumeau numérique de l’être humain nécessite ainsi plusieurs axes de développement, de la reconstruction 3D des organes à partir d’images médicales bruitées, à la simulation numérique du jumeau sous divers contraintes. Notre équipe a spécifiquement pour objectif d’adresser la problématique de la modélisation 3D du vivant, afin d’exploiter les données médicales d’un patient pour inférer un modèle 3D virtuel propre aux caractéristiques du patient. Cette étape essentielle de modélisation doit prendre en compte des difficultés intrinsèques au monde médical ; en particulier les données sont bruitées, incomplètes, non alignées, et multimodales.

 

Vos défis et contributions

Votre rôle consistera à implémenter et expérimenter des réseaux de neurones afin de fusionner des images médicales multimodales pour reconstruire une anatomie 3D d'un organe. De plus, vous pourrez développer des modèles innovants d'apprentissage d'atlas anatomiques afin de capturer la variabilité 3D d'un organe. Un atlas anatomique permet de modéliser les déformations réalistes applicables à un organe, afin de pouvoir inférer une anatomique précise même en présence de données bruitées ou incomplètes. 

En particulier, votre mission pourra impliquer les étapes suivantes :

  • Étude de l'état de l'art en apprentissage profond pour le traitement des images médicales (recalage, fusion, template).
  • Élaboration d'une chaîne de traitement, permettant de générer une anatomie 3D à partir d'images médicales.
  • Développement des modèles d'apprentissage nécessaires à la chaîne de traitement conçue au préalable et expérimentation sur des images médicales réelles.

Vos atouts pour réussir

Etudiant préparant un diplôme de niveau Bas +5, Ecole d’ingénieur ou Master universitaire.

  • Spécialisation en mathématiques appliquées, et en particulier en apprentissage statistique et apprentissage profond.
  • Maîtrise du langage de programmation Python.
  • Une expérience de l'utilisation de PyTorch sera fortement valorisée.
  • Des connaissances en traitement d'images ou en géométrie 3D seront un avantage.

Vous faites preuve de très bonnes capacités d'analyse et de rigueur dans l'étude d'un problème. Votre initiative et votre autonomie seront appréciées pour ce stage.

Diversity statement

As a game-changer in sustainable technology and innovation, Dassault Systèmes is striving to build more inclusive and diverse teams across the globe. We believe that our people are our number one asset and we want all employees to feel empowered to bring their whole selves to work every day. It is our goal that our people feel a sense of pride and a passion for belonging. As a company leading change, it’s our responsibility to foster opportunities for all people to participate in a harmonized Workforce of the Future.
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