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Offre de stage BAC+5 à Tours - Segmentation IRM cérébrales 3D

15 Novembre 2023

Catégorie : Stagiaire

Titre du stage : SILA-3D : Segmentation Incrémentale, Locale, Anatomique d’images cérébrales 3D

Organismes d’accueil
- Laboratoire d’Informatique Fondamentale et Appliquée de Tours (LIFAT), Université de Tours
- Equipe Neuroéthologie et cognition sociale (NECOS), INRAE Centre Val de Loire, Nouzilly

Encadrement
● Jean-Yves Ramel, Mostafa Darwiche – LIFAT Université de Tours
● Antoine Bourlier - LIFAT / INRAE NECOS
● Elodie Chaillou – INRAE NECOS
● Barthélémy Serres - ILIAD3
 

 

Descriptif du stage

L’essor de méthodes d’imagerie cérébrale génère une masse considérable de données morphologiques et fonctionnelles mais leur exploration puis leur comparaison au cours du temps pour un individu (développement et vieillissement), entre individus (variabilité au sein de l’espèce), et plus encore entre espèces différentes restent pour l’instant très partielles et limitées. Cette limite provient du fait que l’analyse et la comparaison de cerveaux nécessitent une segmentation des images 3D en structures anatomiques sous jacentes qui reste, pour l’instant, une étape très chronophage lorsqu’elle est réalisée manuellement.
Pour pallier à ce problème notre consortium pluridisciplinaire réunissant des chercheurs informatique (LIFAT, ILIAD3), en neuroanatomie (INSERM) et en biologie animale (INRAE) travaille depuis plusieurs années sur SILA3D, une plateforme logicielle, en accès libre permettant de réaliser une segmentation sémantique incrémentale, locale, anatomique des images en assistant l’utilisateur grâce à une approche interactive et à des algorithmes de machine learning. [1].
 
Dans ce contexte, le stage proposé vise à poursuivre le développement de cette plateforme . Il s’agira donc de :
- Prendre en main l’existant (technologies, librairies : ITK, docker, …) assez conséquent
- Améliorer les interfaces du client SILA3D basé sur 3D-SLICER
- Améliorer les algorithmes de segmentation exploités par SILA3D coté serveur en intégrant des techniques de deep learning (en python)
- Evaluer les performances des algorithmes de segmentation et la qualité des interfaces au travers d’expérimentations et de discussions menées en collaboration avec les experts du domaine