STAGE - Ingénieur.e Recherche – Traitement d’images médicales (F/H)

Dans le cadre d'un consortium, l'organisation "Virtual Twin for Human" de Dassault Systèmes réalise des prototypes logiciels pour soutenir la transformation des pratiques médicales basées sur l'utilisation des jumeaux virtuels.

Au sein de cette organisation, l’équipe NeuroTwin est spécifiquement en charge du développement des technologies, algorithmes, expérience utilisateur, modèle de données pour des applications d'aide aux diagnostics, pronostics et suivis en neurologie clinique. Les pathologies abordées sont les maladies neurodégénératives (Alzheimer, démences vasculaires), l’épilepsie et, plus récemment, les troubles du neurodéveloppement.

L'Imagerie par Résonance Magnétique (IRM) est un des outils qui permet l'étude du développement cérébral, à condition de pouvoir identifier précisément les différentes structures du cerveau. Plusieurs modalités d'IRM sont particulièrement pertinentes dans ce contexte. L'IRM structurale pondérée en T1 permet de visualiser et d'identifier les structures anatomiques corticales et sous-corticales, tandis que l'IRM de diffusion offre la possibilité d'étudier les connexions entre ces différentes structures en caractérisant l'organisation des faisceaux de substance blanche.

Vos missions

Le stage s'articulera autour de plusieurs étapes.

Dans un premier temps, une étude bibliographique et méthodologique permettra de comprendre les principales différences anatomiques entre les cerveaux adultes, pédiatriques et de nourrissons et leurs impacts sur les méthodes de traitement d’images.

Une analyse sera ensuite menée afin d'identifier les limitations des outils actuellement développés au sein de l'équipe, initialement conçus pour des cerveaux adultes, lorsqu'ils sont appliqués à des données pédiatriques.

Enfin, un ou plusieurs composants logiciels seront adaptés ou développés en Python ou en C++, puis validés sur différents jeux de données afin d'évaluer leurs performances et leur robustesse.

Références :
Zöllei, L., Iglesias, J. E., Ou, Y., Grant, P. E., & Fischl, B. (2020). Infant FreeSurfer: An automated segmentation and surface extraction pipeline for T1-weighted neuroimaging data of infants 0–2 years. Neuroimage, 218, 116946.
Turesky, T. K., Escalante, E. S., Loh, M., & Gaab, N. (2025). Longitudinal trajectories of brain development from infancy to school age and their relationship with literacy development. Proceedings of the National Academy of Sciences, 122(24), e2414598122.