[STAGE 2026/2027] INNOVATION 2 - Contrôle qualité et...
Nous recherchons un/une stagiaire H/F en imagerie médicale / apprentissage profond pour rejoindre notre équipe Innovation pour une durée de 6 mois 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, certaines reconstructions peuvent présenter des erreurs locales susceptibles d’avoir un impact sur la planification chirurgicale. Il est donc essentiel de pouvoir non seulement reconstruire automatiquement l’anatomie, mais également évaluer la qualité et la fiabilité de chaque reconstruction .
L’objectif de ce stage est donc de proposer des méthodes de validation d’une reconstruction et de quantification de l’incertitude en s’appuyant sur la notion de modèles de formes statistiques (Statistical Shape Modeling (SSM) [1]). Le/la stagiaire disposera d’une base de plus de 30 000 cas de reconstructions vérifiées par des experts pour réaliser cette étude. En fonction des résultats, une seconde approche par apprentissage profond (architecture de réseaux neuronaux convolutifs de type DeepSSM [2]) pourra être explorée pour produire des analyses précises, robustes, et cliniquement exploitables, y compris en conditions d’imagerie dégradée.
La première étape de ce stage sera la prise en main des notions de SSM ainsi que des pipelines de génération de SSM développés lors d’un précédent stage. Dans un second temps, il s’agira de développer des métriques permettant de détecter une reconstruction potentiellement non plausible d’un point de vue statistiques (distance dans l’espace latent, détection d’outlier (Figure 1)…). Enfin, l’objectif final si le temps le permet serait d’identifier les régions anatomiques les plus incertaines (comparaison entre différentes méthodes, définition d’un indicateur local…) et de les corréler aux erreurs effectives de segmentation automatique [3].
Les apports du stage :
Développer son expertise en Deep Learning et en IA appliquée à l’imagerie médicale
Découvrir les Statistical Shape Models et leur application à l’anatomie 3D
Travailler sur la détection d’anomalies et la quantification de l’incertitude
Développer des métriques pour évaluer la qualité et la fiabilité de reconstructions automatiques
️ Analyser une base de plus de 30 000 reconstructions vérifiées par des experts
Contribuer à un projet d’innovation visant à améliorer la fiabilité des reconstructions utilisées en chirurgie assistée par ordinateur
Formations / Compétences :
École d’Ingénieur (stage de 3ème année)
Traitement d’images médicales (segmentation, reconstruction 3D)
Concepts de Statistical Shape Modeling (SSM)
Langage Python et librairies usuelles (Numpy, Pandas, Matplotlib, OpenCV…)
Analyse d’erreurs et interprétation des performances (Dice, distance de Hausdorff…)
Connaissance de l’outil ShapeWorks Studio est un plus
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 ?
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Vous pourrez découvrir, apprendre et échanger avec nos experts et votre tuteur
Vous travaillerez dans un environnement de travail moderne et agréable : bureaux neufs, spacieux, au sein d’un site proposant multitudes d’activités et de services (avis aux sportifs : midis course à pied, entrainements de foot, de basket, pétanque, cours gratuit de yoga etc. mais aussi aux non sportifs : midis jeux de société, club de lecture, blind test etc.)
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Lieu du stage :
Meylan, technopôle d’Inovallée, près de Grenoble (38)
Gratification :
6,26€/heure de stage renoble (38)