[STAGE 2026/2027] INNOVATION 1 - Développement d’un...
Nous recherchons un/une stagiaire H/F en imagerie médicale / apprentissage profond pour rejoindre notre équipe Innovation pour une durée de 6mois de stage.
Missions principales
La planification et la navigation chirurgicales à partir d’un jumeau numérique de l’anatomie du patient permettent d’améliorer la précision des interventions et les résultats cliniques. Cependant, la création de tels jumeaux numériques à partir d’images tomodensitométriques (CT) requiert de segmenter les structures anatomiques au niveau du pixel/voxel, ce qui représente une tâche particulièrement coûteuse en temps et difficile à réaliser manuellement à grande échelle.
Pour pallier ce problème, des pipelines de deep-learning ont été développés en interne. Cependant, malgré les bonnes performances de ces méthodes automatiques, la présence d’implants et de composants métalliques dans les images CT peuvent générer des artefacts importants, tels que des bandes, des stries ou des pertes d’information autour des implants (Figure 1). Ces artefacts peuvent à leur tour dégrader la qualité des reconstructions anatomiques et limiter voire empêcher leur utilisation. Une méthode de réduction des artefacts métalliques reposant sur un modèle physique et une correction itérative des sinogrammes [1-2] a été développée au sein de l’équipe avec des résultats prometteurs (Figure 1). Cette solution présente l’avantage d’être universelle mais son coût computationnel reste encore trop élevé et limite son déploiement à une plus grande échelle.
L’objectif du stage est de développer un modèle de deep-learning capable d’apprendre à reproduire les corrections produites par le modèle physique, tout en réduisant significativement le temps de calcul. Le modèle physique pourra notamment être utilisé pour générer des données d’entraînement et fournir une référence permettant d’apprendre une approximation rapide de la correction des artefacts métalliques.
Les principales étapes de ce stage seront de prendre en main l’algorithme actuel et de potentiellement en améliorer les performances, de constituer un ensemble de données d’entraînement, de définir les métriques de validation et les différentes architectures de modèles à explorer. Une attention particulière sera portée à la validation du modèle qui devra conserver les structures anatomiques et les informations présentes dans l’image, tout en supprimant efficacement les artefacts métalliques.
Les apports du stage :
Développer son expertise en Deep Learning appliqué à l’imagerie médicale
Travailler sur des images CT et une problématique concrète liée aux implants métalliques
Concevoir, entraîner et évaluer un modèle de Deep Learning
Explorer différentes architectures et approches de traitement d’images
⚡ Travailler sur l’optimisation des performances et du temps de calcul d’un algorithme
Participer à un projet d’innovation au service de la chirurgie assistée par ordinateur
Formations / Compétences :
École d’Ingénieur (stage de 3ème année)
Traitement d’images médicales (DICOM, filtrage, segmentation, reconstruction 3D…)
Langage Python et librairies usuelles (Numpy, Pandas, Matplotlib, OpenCV…)
Apprentissage profond (calculs sur GPU, PyTorch…)
Une expérience avec la Toolbox ASTRA [3] est un plus
Analyse d’erreurs et interprétation des performances, Statistiques
Anglais B2 (CECRL) minimum
Profil :
Vous êtes efficace, rigoureux(se), autonome et travailleur(se)
Vous avez le goût pour les nouvelles technologies, en particulier l’intelligence artificielle.
Vous avez envie de vous découvrir le domaine médical et chirurgical et souhaitez mettre vos talents d’ingénieur au service de la médecine.
Blue Ortho garantit l'égalité des chances, nous reconnaissons et recrutons tous les talents.
Pourquoi rejoindre Blue Ortho ?
Vous avez envie d’effectuer un stage et d’apprendre au sein d’une entreprise innovante et dynamique
Vous pourrez découvrir, apprendre et échanger avec nos experts et votre tuteur
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Vous bénéficierez d’avantages comme le forfait mobilité durable si vous venez autrement qu’en voiture , carte Tickets Restaurants EDENRED d’une valeur de 10€ (50% pris en charge par Blue Ortho) …
Lieu du stage :
Meylan, technopôle d’Inovallée, près de Grenoble (38)
Gratification :
6,26€/heure de stage