Type annonces : Proposition de poste

[StageM2] @Laboratoire UCCS, Université d’Artois : Débruitage d’images en microscopie électronique à balayage en environnement gazeux par Deep Learning

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L’obtention d’images d’échantillons isolants et/ou sensibles au dégazage est possible grâce à la microscopie électronique à balayage en environnement gazeux (MEB-EG). Dans ce contexte, des interactions complexes se produisent entre les électrons primaires, les ions créés, les électrons secondaires et les électrons rétrodiffusés émis par l’échantillon. Lors de l’utilisation du…

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[PhD] Combining deep learning and optimization for well theoretically grounded and interpretable hyperspectral image processing 

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The whole PhD subject, including equations and figures, can be found at: https://partage.imt.fr/index.php/s/GQcfXmjY58Zkbbq 1. Context Artificial intelligence (AI) and deep learning approaches have produced impressive results on many problems of computer vision and image processing. The field of remote sensing, which exploits satellite or aerial images for Earth observation, also…

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[StageM2] – Développement logiciel en C++ d’un outil d’aide au diagnostic de la croissance des anévrismes cérébraux

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Description du projet de stage : L’objectif du projet consiste à développer et optimiser un logiciel existant (Fig. 2) de visualisation d’images médicales utilisant des versions de bibliothèques récentes (VTK/ITK, …). Ce stage s’inscrit dans le cadre d’un protocole de recherche clinique du CHU de Reims dont l’objectif est de comprendre…

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[StageM2]@IRISA, Réseaux de neurones à spikes adaptatifs : modélisation, simulation et implémentation

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Laboratoire :  IRISA – GRANIT Team (Lannion) https://www-granit.irisa.fr/ Contacts : Matthieu Gautier (matthieu.gautier@irisa.fr), Olivier Berder (olivier.berder@irisa.fr) Contexte   Les réseaux de neurones impulsionnels (Spiking Neural Networks – SNNs) suscite un intérêt croissant en raison de leur capacité à modéliser plus finement le fonctionnement biologique des neurones et à offrir une efficacité…

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[StageM2] Modélisation numérique de la réponse spatio-spectrale d’un bloc optique X LMJ : application à la restauration de l’image d’un plasma de fusion

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Laboratoire hôte : Laboratoire Hubert Curien (LaHC), 18 Rue Pr B. Lauras, 42000 SAINT-ÉTIENNE. Laboratoire partenaire : CEA DAM DIF – 91680 Bruyères-le-Châtel. Superviseurs et contacts : Ludovic Chopineau – CEA-DAM (ludovic.chopineau@cea.fr), Fabien Momey Casella – LabHC (fabien.momey@univ-st-etienne.fr). Mots-clés : modèles numériques, restauration/reconstruction d’image, problèmes inverses, imagerie computationnelle, imagerie en…

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[StageM2/Ingé] Evaluation non invasive de l’efficacité des produits cosmétiques par imagerie LC-OCT et deep learning

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Contexte et objectifs du stage : Le secteur de la recherche et de l’innovation en cosmétique est en perpétuelle évolution pour répondre aux enjeux du vieillissement cutané. L’apparition des signes de l’âge sur le visage est un processus complexe impliquant des modifications structurelles profondes de la peau.  Mieux comprendre les mécanismes…

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