STAGE - Ingénieur de recherche en imagerie médicale (F/H)
Sujet : Mesure de composition corporelle sur CT-scan
Au sein du pôle de recherche Living Twins for Practitioner, le département Oncology Twin développe des outils numériques innovants visant à transformer les pratiques médicales en oncologie, pour les patients comme pour les praticiens. Ces travaux s’inscrivent dans des projets d’envergure menés en partenariat avec des CHU et IHU, tels que MEDITWIN et Twinonco, et mobilisent des techniques avancées d’imagerie et d’intelligence artificielle.
Vous rejoindrez l’équipe Lesion Oncology Twin, dont la mission est d’évaluer et de développer des solutions d’imagerie et d’IA pour soutenir la pratique oncologique. Vous intégrerez un environnement multidisciplinaire, collaboratif et dynamique, engagé dans la conception de logiciels à forte valeur ajoutée pour la santé.
Les études récentes montrent que la quantification précise de la masse grasse et de la masse maigre, ainsi que leur évolution au cours du traitement, constitue un facteur pronostique majeur pour les patients atteints de cancers métastatiques. Alors que les mesures classiques (taille, poids, IMC) restent très grossières et que la bio-impédancemétrie n’est pas systématiquement disponible, l’analyse des scanners thoraco-abdominaux – quasi systématiques chez ces patients – reste largement manuelle et non automatisée faute d’outils adaptés. Ce stage vise à développer des solutions automatisées et fiables pour répondre à ce besoin clinique.
https://www.3ds.com/fr/newsroom/press-releases/twinonco
https://www.youtube.com/watch?v=ZPjvM-eiC3g
https://www.3ds.com/fr/newsroom/press-releases/meditwin-launch
Vos missions
Au début du stage, vous allez réaliser une revue bibliographique portant sur :
- L’évaluation de la masse maigre et de la masse grasse
- Les biomarqueurs dérivés et leurs applications cliniques
- Les techniques d’imagerie – classiques ou basées sur l’intelligence artificielle – susceptibles d’être déployées
- Ensuite, vos activités principales seront :
- Concevoir, implémenter et valider un ou plusieurs extracteurs radiomiques capables de :
- Segmenter automatiquement les tissus d’intérêt (muscle, graisse sous-cutanée, graisse viscérale, os) sur les acquisitions CT;
- Calculer les descripteurs radiomiques pertinents (statistiques d’intensité, textures, formes, transformations wavelet) ;
- Générer les biomarqueurs cliniques associés (indice de masse musculaire, ratio graisse/muscle, densité musculaire, etc.) ;
Vous pourrez travailler en mode agile durant ce stage.
Vos qualifications
Actuellement en Master 2 / Bac+5, en Ecole d’ingénieur ou Université, avec une spécialisation en Informatique, Data-Science, Bio-Imagerie, vous avez un intérêt prononcé pour le domaine médical.
Vous avez des compétences dans les domaines suivants :
- Compétences approfondies en analyse d'image
- Bonnes connaissances en programmation et en particulier du langage Python
- Expérience dans au moins un Framework de Machine Learning (PyTorch, Tensorflow…)
- Capacité à lire et rechercher de la littérature scientifique
- Expérience en imagerie médicale et/ou radiomique
De nature curieuse et autonome, vous savez résoudre les problèmes par vous-même tout en faisant preuve de rigueur et d’esprit critique.
Vous faites preuve de curiosité scientifique, en réalisant une veille régulière et en identifiant des méthodes innovantes pour enrichir vos travaux. Vous êtes capable de sortir de votre zone de confort et d’examiner les problématiques périphériques afin de mieux appréhender et traiter votre sujet.
Vous avez un bon niveau d’anglais, à l’oral comme à l’écrit.
Des connaissances en biologie ou en médecine seraient un plus.
Nous rejoindre c'est aussi
Intégrer une entreprise scientifique au cœur de l’innovation technologique, portée par une forte croissance depuis plus de 40 ans
Principaux avantages et bénéfices :
- Environnement multiculturel
- Cadre de travail convivial axé sur le bien-être et la santé
- Engagement en faveur de la diversité et de l’inclusion
- Politique dynamique de développement de carrière : plan de formation, mobilités internes, etc
Inclusion statement
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