Stagiaire ingénieur(e) de recherche développement

Les techniques d'imageries CT ou MR permettent de générer des volumes 3D qui sont analysés par des algorithmes pour extraire automatiquement de l'information. Avoir des algorithmes précis et performants est une nécessité pour fournir aux radiologues des informations fiables et robustes.

Au cours d'un précédent stage, un modèle génératif (diffusion 3D) a été mis en place permettant de synthétiser des nodules pulmonaires. Un conditionnant de la génération permet choisir le type de nodule pulmonaire à insérer. L'objectif de ce stage est d'étudier les limites de ce premier model génératif et de proposer des évolutions/améliorations afin d'optimiser une 'downstream task' comme la détection ou la segmentation de lésions. Le stage consistera dans un premier temps à réaliser un état de l'art poussé des modèles génératifs dans le domaine médical ainsi que bien comprendre les travaux déjà réalisés. S'en suivra la création de baselines ainsi que l'amélioration des modèles de synthèses de données et du conditionnement. Enfin, les algorithmes développer seront testés sur plusieurs jeux de données (nodules pulmonaires, lésions du foie, lésions du pancréas, lésions de la prostate) pour synthétiser dans chacune des applications des lésions réalistes et diverses.

• Réaliser l'état de l'art des méthodes génératives : GAN / Diffusion / VAE/ Transformer…
• Proposer et implémenter des méthodes de synthèses d'images pertinentes
• Passer le test de Turing sur une évaluation en aveugle des lésions synthétisées
• Evaluer le modèle obtenu et la méthode sur des applications de détection ou segmentation de lésions

• En cours de Master 2 / dernière année du cycle ingénieur
• Machine learning
• Mathématiques appliquées
• Python, PyTorch, Tensorflow
• Autonomie, esprit d'analyse
• Passion pour développer

Lieu : Buc (78 - proche de Versailles)

Accès : RER C / ligne N

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