Profil du poste

Identification du besoin

Le chercheur recruté devra prendre en charge les mesures physiologiques (électrocardiographie,
électromyographie) et biomécanique (centrale inertielle) et du développement de méthodes d’analyse de ces signaux et de traitement de données en grande dimension ainsi que le développement d’interfaces utilisateur. Cet objectif est notamment réalisé avec le développement de méthodes de segmentation des signaux acquis dans une perspective de classification automatique de l’activité ; de méthodes non-stationnaires de décomposition et d’analyse des contenus temps-fréquence, temps-échelle, d’estimation de délai et de méthodes d’analyse de la complexité des signaux afin de construire des indicateurs de fatigue et d’identifier des modifications de comportement de l’activité humaine suivant différents scénarios en RV. Nous intégrons également dans nos démarches des méthodes de traitements par « apprentissage machine » dans une visée de classification automatique.

Lieux et conditions d’exercice

Recrutement au sein du Laboratoire PRISME Université d’Orléans (UR4229, directeur Nacim Ramdani)
Département IRAuS « Image Robotique Automatique Signal » (responsable Philippe Ravier), Axe Signal
(responsable Karim Abed-Meraim).
Début du contrat : début mai 2025 à fin décembre 2026 . Le laboratoire étant en ZRR, le candidat devra être sélectionné pour la fin du mois d’avril.
Salaire brut/mois 2638,61€, INM 536 (Post-Doc Niveau 1)
Lieu de travail : agglomération d’Orléans 45000
Sous la direction de M. Buttelli (contact : olivier.buttelli@univ-orleans.fr)

Environnement du poste

Le chercheur travaillera au sein d’une équipe de chercheur travaillant depuis plus de 20 ans dans le traitement des signaux bioélectriques et biomécaniques.

Olivier Buttelli est Professeur des Universités. Il est spécialiste en biomécanique et physiologie de la motricité, traitement du signal et ergonomie. Ses travaux concernent l’étude de l’activité humaine et de sa motricité. Il a dirigé 9 thèses soutenues dont trois sur l’étude d’activités motrices en ergonomie (2) et de dysfonctionnements moteurs (1), quatre en traitement des signaux électromyographiques pour la définition d’indicateurs de fatigue et deux sur le développement d’outils de mesures embarquées pour l’estimation des contraintes mécaniques subies par le travailleur. Il a notamment été le coordinateur du projet international « EcoTech » ANR TecSan 2013-2017, avec un partenariat Franco-Taïwanais (5 partenaires, dont une société privée). L’objet d’EcoTEch pluridisciplinaire était de développer un système de suivi de la marche en situation de vie réelle permettant de caractériser les conditions à risque de chutes de patients atteints de la maladie de Parkinson. Il est auteur ou coauteur de plus de 50 articles de revue et chapitres d’ouvrages et de 40 articles de conférence.

Karim Abed-Meraim a obtenu le diplôme d’ingénieur d’État de l’École polytechnique, Palaiseau, France, en 1990, le diplôme d’ingénieur d’État de l’École Nationale Supérieure des Télécommunications (ENST) Paris, France, en 1992, le M.Sc. de l’Université Paris XI d’Orsay en 1992, et le doctorat dans le domaine du traitement des signaux et des communications de l’ENST en 1995. De 1995 à 1998, il a été chercheur au département d’ingénierie électrique de l’université de Melbourne. Pendant cette période, il a travaillé sur plusieurs projets de recherche concernant la « Séparation aveugle des sources » et le « Traitement des réseaux pour les communications ». De 1998 à 2012, il a été professeur adjoint, puis professeur associé au département de traitement du signal et de l’image, Télécom ParisTech. En septembre 2012, il rejoint l’Université d’Orléans (laboratoire PRISME) en tant que professeur titulaire. Ses recherches portent sur le traitement du signal pour les communications, le filtrage et le suivi adaptatifs, le traitement des réseaux et l’analyse statistique des performances. Il est l’auteur d’environ 500 publications scientifiques y compris des chapitres de livres, des articles de revues et de conférences internationales, ainsi que des brevets. M. Abed-Meraim est actuellement membre de l’Institut Universitaire de France, du comité SAM-TC de l’IEEE et rédacteur principal de l’IEEE Transactions on Signal Processing.

Meryem Jabloun est Maître de Conférence-HDR. Elle a obtenu en 2003, son diplôme d’ingénieur en électronique et ses applications de l’ENSEA (école Nationale supérieure de l’électronique et ses applications) et son Master (anciennement DEA : diplôme en études approfondies) de l’Université de Cergy Pontoise, France. Elle a soutenu sa thèse de doctorat, en 2007, dans la spécialité traitement du signal, à l’INP de Grenoble (Institut National Polytechnique de Grenoble). Après une expérience de recherche de 2 ans à l’EPFL (école fédérale de Lausanne, Suisse), elle poursuit son activité de recherche, et ce depuis 2009, au laboratoire PRISME de l’Université d’Orléans, France. Son activité de recherche s’est orientée vers le traitement des signaux biomédicaux (signaux d’électromyographie de surface sEMG, phono-cardiogrammes PCG, électrocardiogramme ECG, et électroencéphalogramme EEG). Sa contribution scientifique s’est répartie dans les domaines suivants : analyse temps-fréquence, modélisation paramétrique, inférence bayésienne, optimisation non linéaire, mesure de complexité.

Philippe Ravier est Professeur des Universités affecté depuis septembre 2022 à l’IUT de Chartres, Université d’Orléans, et est responsable du département IRAuS du laboratoire PRISME. Il développe ses activités de recherche en traitement du signal, outils de la théorie de l’information et sciences des données avec des applications principalement en traitement des données électrophysiologiques (électromyographie, électrocardiographie) visant à une compréhension des mécanismes musculaires et de la motricité. Il est auteur ou coauteur de plus de 50 articles de revue et de 80 articles de conférence.

Articles scientifiques de l’équipe en lien avec la thématique de l’étude

• Jabloun M, Ravier Ph, Buttelli O (2022) On the genuine relevance of the data-driven signal decomposition-based Multiscale Permutation Entropy. Section Entropy and Biology, Entropy.
• Ravier Ph, Davalos A, Jabloun M, Buttelli O (2021) The rcDPE: an improvement of the Multiscale Permutation Entropy in the fatigue study using sEMG signals, Special Issue « Entropy in the Application of Biomedical Signals » Entropy Dávalos A, Jabloun M, Ravier P, Buttelli O (2021) The Impact of Linear Filter Preprocessing in the Interpretation of Permutation Entropy », Entropy 23, 787-801
• Dávalos A, Jabloun M, Ravier P, Buttelli O (2021) Improvement of Statistical Performance of Ordinal Multiscale Entropy Techniques Using Refined Composite Downsampling Permutation Entropy. Entropy 23, 30-49
• Trung Thanh L, Abed-meraim K, Linh-Trung N, Hafiane A, 2021. A Fast Randomized Adaptive CP Decomposition For Streaming Tensors. IEEE Processing ICASSP
• Bengacemi·H, Abed-Meraim K, Buttelli O,·Ouldali A, Mesloub A (2020) A new detection method for EMG activity monitoring. Medical & Biological Engineering & Computing 58, 319-334
• Dávalos A, Jabloun M, Ravier P, Buttelli O (2019) On the Statistical Properties of Multiscale Permutation Entropy: Characterization of the Estimator’s Variance. Entropy 21, 450-465.
• Daoud M, Ravier Ph, Buttelli O (2018) Use of cardiorespiratory coherence to separate spectral bands of the heart rate variability, Biomedical Signal Processing and Control, 26, 260-267
• Thien L, Boualem A, Trung Duy T, Ravier P, Buttelli O (2018) Time-Varying Delay Estimation Applied to the Surface Electromyography Signals Using the Parametric Approach. Fluctuation and Noise Letters 17
• Panchea AM, Miossec S, Buttelli O, Fraisse P, Van Hamme A, Welter,ML, Ramdani N (2017). Gait analysis using optimality criteria imputed from human data. IFAC-PapersOnLine, 50, 13510–13515.
• Nguyen V-D, Abed-Meraim K, Linh-Trung, N, 2016. New robust algorithms for sparse non-negative three-way tensor decompositions, in: 2016 24th European Signal Processing Conference (EUSIPCO), pp. 2151–2155.
• Boualem A, Jabloun M, Ravier Ph, Buttelli O (2015) Legendre polynomial modeling of time-varying delay applied to surface EMG signals – Derivation of the appropriate time-dependent CRBs. Signal Processing Vol 114: 34-44 (ISI, 2.238)
• Ravier Ph, Farina D, Buttelli O (2015) Time-Varying delay estimators for measuring muscle fiber conduction velocity from surface electromyography. Biomedical Signal Processing and control Vol 22: 126-134
• Jabloun M, Ravier Ph, Buttelli O, R Lédée, R Harba, LD Nguyen (2013) A generating model of realistic synthetic heart sounds for performance assessment of phonocardiogram processing algorithms. Biomedical Signal Processing and Control, 8: 455-465
• Sennegon, B., Grison, B., Ravier, Ph., Buttelli, O. (2012) Activity analysis aboard dredgers: an exploratory methodology combining psychological and physiological data. Activités, 9: 112-132
• Farina D, Leclerc F, Arendt-Nielsen L, Buttelli O, Madeleine P (2008) The change in spatial distribution of upper trapezius muscle activity is correlated to contraction duration. J. Electromyo Kinesiol, 18: 16-25

Conditions de recrutement

Dépôt des candidatures

La procédure de dépôt de candidature se fait par courriel à l’adresse suivante olivier.buttelli@univ-orleans.fr avec les pièces suivantes :

• CV
• Lettre de motivation
• Manuscrit de thèse

Profil du candidat

Le candidat devra

• Montrer une expertise dans la mesure physiologique et/ou biomécanique et principalement dans le traitement des signaux bioélectriques et biomécaniques.
• Avoir la maîtrise de langages de programmation sous Matlab et/ou Python.
• Travailler en collaboration avec les différents partenaires de ce projet de recherche

Dispositions générales

L’Université d’Orléans est reconnue Université Européenne à travers le réseau ATHENA et est labellisée HRS4R (Human resources strategy for researchers), visant à améliorer les pratiques des organismes et établissements œuvrant dans le domaine de la recherche en matière de recrutement et de condition de travail des chercheurs.
Dans le cadre du plan d’actions pour l’égalité professionnelle, l’Université d’Orléans accueille favorablement les candidatures des personnes du genre le moins représenté dans le secteur ou la discipline concerné, des personnes en situation de handicap et des personnes de tous âges et de toutes origines.