Post-doc HYPOCHIR (Hyperspectral pour une orthopédie chirurgicale précise et optimisée) - H/F
L'entreprise
Yncréa Ouest est un Établissement d’Enseignement Supérieur Privé d’Intérêt Général (EESPIG) sous contrat avec le ministère de l’Enseignement Supérieur et de la Recherche. L’établissement est membre d’Yncréa, premier pôle privé associatif à but non lucratif d’écoles d’ingénieurs en France. Yncréa Ouest gère les écoles d’ingénieurs ISEN Yncréa Ouest, implantées sur les villes de Brest, Caen, Nantes , Rennes et Paris. L’école forme des élèves ingénieurs dans les technologies du numérique et notamment les systèmes numériques embarqués, la robotique, l’énergie, les objets connectés (IoT), l’intelligence artificielle, le big data, l’environnement, le développement durable, l’agronomie, les technologies marines et la cybersécurité. Au sein d’Yncréa Ouest, le laboratoire L@bISEN [https://isen-brest.fr/labisen] rassemble des activités et des compétences autour d’un projet commun de recherche tourné vers les systèmes autonomes et intelligents. Ce projet est constitué de trois lignes de force : les réseaux de capteurs, le traitement des données et les smartgrids. Le laboratoire compte à ce jour 126 personnes dont 55 enseignants-chercheurs dont 7 HDR. Le L@bISEN a été évalué par le Hcéres en 2021 (vague B, voir site HCERES).
Le poste
Le sujet de ce post-doctorat est mené par le L@bISEN et s'inscrit dans le cadre du projet HYPOCHIR en collaboration avec le LaTIM (Laboratoire de traitement de l'information médicale), une unité mixte de recherche (UMR1101) associant l'Inserm, l'Université de Bretagne Occidentale (UBO), l'IMT Atlantique et le CHRU de Brest.
L'objectif de ce projet est de développer une approche novatrice de cartographie assistée par l'imagerie hyperspectrale pour la planification orthopédique en temps réel.
Fiche d’identité du poste :
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 ;
Unité de recherche : L@bISEN ;
Équipe de recherche : LSL (Light – Scatter – Learning) ;
Lieu de travail : campus de Brest ;
Durée du contrat : 2 ans / 18 mois ;
Salaire : 35k/an € voir selon expérience
Possibilité de participer aux activités d’enseignements d’Yncréa Ouest.
Contexte applicatif :
Dans le cadre du projet HYPOCHIR, l'objectif est d'explorer l'utilisation de l'imagerie hyperspectrale pour améliorer la précision des interventions chirurgicales en orthopédie. Actuellement, l'imagerie RGB présente des limitations en ce qui concerne la visualisation et l'identification des structures anatomiques ainsi que des instruments chirurgicaux. Pour surmonter ces limitations, l'imagerie hyperspectrale offre la possibilité d'obtenir des informations détaillées sur une large gamme de longueurs d'onde, permettant ainsi de capturer les
signatures spectrales uniques des tissus et des objets.
Objectif :
L'objectif principal de ce projet est de développer une approche rapide et efficace de segmentation des images hyperspectrales pour différencier et identifier automatiquement les différentes structures anatomiques et les instruments chirurgicaux. En exploitant les caractéristiques spectrales distinctives de chaque élément, il sera possible de cartographier précisément le bloc opératoire, facilitant ainsi la planification préopératoire, la navigation intraopératoire et l'assistance en temps réel lors des interventions chirurgicales orthopédiques.
Des expérimentations seront menées sur des objets anatomiques présentant des caractéristiques physiques bien définies afin de valider l'efficacité des différentes méthodes de segmentation proposées. L'objectif principal du projet HYPOCHIR est d'améliorer la précision et la sécurité des interventions chirurgicales orthopédiques en exploitant les avantages de l'imagerie hyperspectrale pour la cartographie du bloc opératoire. Grâce à la segmentation automatique basée sur les signatures spectrales, le projet vise à optimiser les résultats obtenus
pour les patients dans le domaine de l'orthopédie. En offrant une meilleure précision chirurgicale, HYPOCHIR contribuera à améliorer les pratiques en chirurgie orthopédique et à optimiser les résultats pour les patients concernés.
Le.la candidat(e).e doit avoir effectué.e un séjour d'au moins 18 mois hors de la France à partir du 1er mai 2020 et le démarrage du projet (une personne venant de l’étranger est totalement éligible pour ce poste).
Solides compétences en programmation, en particulier en Python et en langages de deep learning tels que TensorFlow ou PyTorch.
Compréhension approfondie des réseaux de neurones profonds, de l'apprentissage automatique pour
la segmentation d’images.
Capacité à travailler de manière autonome et à résoudre des problèmes de manière créative.
Excellentes compétences en communication orale et écrite, avec la capacité de présenter des résultats
de recherche de manière claire et concise.
Une expérience préalable dans le domaine de l’hyperspectral serait un atout majeur.
Motivé.e et passionné.e par le domaine médical.
Avantages :
Travailler sur un projet de recherche novateur qui explore l'utilisation de l'imagerie hyperspectrale pour améliorer la chirurgie orthopédique en temps réel.
L'opportunité de travailler et de collaborer avec des experts en imagerie médicale, en traitement d'images et en chirurgie orthopédique au sein d'une équipe multidisciplinaire.
Contribuer à l'amélioration de la précision chirurgicale en orthopédie, ce qui peut avoir un impact positif sur les résultats des patients.
Accès à des ressources de pointe, une camera hyperspectrale snapshot, y compris des outils logiciels et des infrastructures de calcul ainsi qu’un bloc opératoire expérimental.
Possibilité de publier dans des conférences et des revues réputées.
Rémunération compétitive et avantages sociaux attractifs.
Profil recherché
Le ou la candidat(e) doit détenir :
Doctorat en informatique, en science des données, en apprentissage automatique ou dans un domaine connexe.
Compétences recherchées
Éléments nécessaires pour postuler
Pour valider votre candidature, nous vous demandons de fournir les éléments suivants, vous devrez télécharger les pièces demandées directement lors de votre inscription.
Toute candidature incomplète ne sera pas traitée par nos services.
Document(s) :
Candidature facile