[StageM2] Signal Processing on Temporal Graphs

Context: Many modern systems such as the Internet, transport networks, financial networks, or sensor networks, generate data that can be very well modeled as an attributed temporal graph [3]: where nodes and edges evolve over time and information is associated to them. For instance, in network traffic, computers can be…

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[StageM2] Techniques dépliées de factorisation matricielle non-négative pour la séparation de sources audiophoniques dans les enregistrements de « boîtes noires aéronautiques »

Description : Les avions civils et étatiques sont équipés de deux enregistreurs de vol (aussi connus sous le nom de « boîtes noires »), c.-à-d. le Cockpit Voice Recorder (CVR) et le Flight Data Recorder. En cas d’incident ou d’accident, tous deux doivent être retrouvés et analysés par les autorités…

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[StageM2] Compréhension de scène par des LLMs à partir d’OpenUSD pour la robotique

Contexte La compréhension de l’environnement est essentielle pour les systèmes robotiques. Les robots ont besoin d’informations fiables sur les objets, les espaces et leurs relations pour agir efficacement. Les grands modèles de langue (LLM) sont de plus en plus utilisés comme couches d’orchestration en robotique[1]. Leur raisonnement s’améliore lorsqu’ils reçoivent…

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[Poste IGR] Ingénieur/e de recherche IA et segmentation automatique des images médicales

Entité/Service : Institut de biologie Valrose (IBV) Le défi à relever Nous recherchons notre futur/e Ingénieur/e de recherche en IA et segmentation automatique des images médicales ! Rejoignez-nous au sein d’Université Côte d’Azur, reconnue depuis 2016 pour son excellence scientifique et pédagogique, pour créer ensemble le modèle de l’université du…

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[StageM2] identification automatique des repères osseux dans le pelvis sur des CT scans

Contexte et Objectifs : L’identification des repères osseux est une procédure essentielle en orthopédie personnalisée, en biomécanique et en morphométrie. Ses domaines d’application incluent par exemple la planification préopératoire et la navigation peropératoire personnalisées, la mise à l’échelle personnalisée des modèles musculo-squelettiques et l’analyse statistique de la morphologie osseuse. Ces…

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[StageM2] développement outil de screening automatique de comptes rendus médicaux pour la recherche d’images scanner dans le PACS et constitution BDD d’images scanners annotées pour la segmentation automatique d’images médicales

Contexte Le stagiaire travaillera dans le contexte du projet RHU REBONE et ORD’IA en collaboration avec les équipes de recherche et les équipes cliniques du projet. Contrairement aux cas sains, la segmentation automatique de scanner d’os fracturés est très complexe et compliquée à automatiser et nécessite une base de données…

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[StageM2] Détection et segmentation automatiques des fractures du bassin sur des CT scans en utilisant le Deep Learning.

Contexte et Objectifs La fracture du bassin est l’une des principales causes de décès chez les personnes âgées, avec un risque élevé de décès dans l’année suivant la fracture. Un diagnostic rapide et précis est indispensable à l’hôpital, notamment aux urgences, afin de permettre une intervention chirurgicale précoce et de…

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[MCF] Traitement d’image – U. Bourgogne Europe – ImViA & IUT Le Creusot – section CNU 61

Profil Traitement d’image : cybersécurité des systèmes de vision embarqués et robotisés Poste MCF à l’Université Bourgogne Europe : IUT Le Creusot & Laboratoire de Recherche ImViA (Imagerie et Vision Artificielle)Lieu d’exercice : site universitaire de la ville du Creusot adresse IUT : IUT, 71200 Le Creusot adresse Laboratoire ImViA…

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