Offre d’un stage postdoctoral en application de l’intelligence artificielle à la correction d’atténuation dans les images médicales TEP
La tomographie d’émission par positrons (TEP) est une modalité d’imagerie médicale faisant appel à des traceurs radioactifs administrés au patient, à des concepts de physique des radiations pour mesurer le rayonnement à haute énergie émis et aux principes de reconstruction tomographique pour obtenir des images en 3 dimensions de la distribution d’activité in vivo . Le laboratoire LabTEP se spécialise dans la conception, le développement et l’exploitation de scanners TEP d’avant-garde destinés à l’imagerie médicale. La technologie « LabPET », introduite par le groupe de recherche, est appliquée aux études biomédicales précliniques chez l’animal et aux études cliniques sur le cerveau humain.
Le projet consiste à appliquer les concepts de l’intelligence artificielle à la correction d’atténuation d’images médicales obtenues par l’imagerie TEP. L’expérimentation sera réalisée à l’aide de simulations numériques et de mesures sur scanners TEP précliniques et cliniques afin d’extraire les paramètres de correction d’atténuation grâce à l’IA et de les appliquer à un ensemble d’images de cas.
Tâches principales :
- Agir comme personne experte en intelligence artificielle auprès des membres de l’équipe LabTEP.
- Élaborer des simulations numériques permettant d’évaluer l’atténuation dans les images et d’appliquer des méthodes d’intelligence artificielle pour procéder aux corrections nécessaires.
- Élaborer et réaliser des protocoles de mesures d’imagerie TEP sur scanners précliniques et cliniques afin de valider les simulations numériques en situation réelle à l’aide de méthodes d’intelligence artificielle.
- Développer des méthodes d’analyse et mettre en œuvre des outils de traitement de données. Assurer la validation des outils.
- Assurer la validation des outils.
- Produire des rapports d’analyse écrits ainsi que des articles scientifiques et des présentations orales.
- Contribuer à la mise en place d’infrastructures de données.
- Assurer un transfert de connaissances aux membres de l’équipe LabTEP.
- Maintenir une veille technologique des nouveaux développements et des bonnes pratiques de l’intelligence artificielle en contexte d’imagerie médicale.
- Travailler en étroite collaboration avec des professionnels et des chercheurs multidisciplinaires issus du secteur de la santé, de l’ingénierie et de l’intelligence artificielle.
Formation générale :
- Diplôme universitaire de doctorat dans un champ de spécialisation approprié (informatique, mathématiques, physique, physique médicale, génie informatique).
- Trois (3) années d’expérience dans un domaine de spécialisation approprié (intelligence artificielle, imagerie médicale, physique médicale, mathématique, informatique).
Qualifications requises :
- Expérience en réseaux de neurones, apprentissage profond, apprentissage machine, intelligence artificielle
- Expérience dans la gestion et la manipulation de données massives
- Expérience en Linux, Python, C++, bash et R
- Expérience avec les banques d’images médicales en format DICOM
- Expérience avec les systèmes de collaboration et de gestion de versions (git ou autres)
- Facilité dans la résolution de problèmes, bon sens de l’optimisation et de l’évolution de solution
- Facilité à communiquer et bonne faculté d’adaptation pour évoluer dans un milieu hautement multidisciplinaire
- Esprit d’initiative, esprit d’équipe, excellent sens de l’organisation et capacité de mener des projets de façon autonome
- Milieu de travail francophone; bonne maîtrise de l’anglais exigée.
Durée : 2 ans
***Notez que le projet ne se déroulera pas en présence de patients.
Professor Roger Lecomte, Ph. D.
Laboratoire LabTEP
Université de Sherbrooke
Courriel : Roger.Lecomte@USherbrooke.ca
Phone: (819) 820-6868, ext. 14608
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