L’Hôpital Fondation Adolphe de Rothschild est classé parmi les meilleurs hôpitaux français, une référence pour les pathologies Tête et Cou et une excellence médicale reconnue. Un hôpital qui s’engage auprès de ses équipes comme de ses patients. Employeur responsable, nous vous proposons des parcours professionnalisant et une politique de formation ambitieuse et innovante.
Etablissement privé à but non lucratif, nous agissons en faveur du handicap et luttons contre les discriminations.
Travailler dans un environnement dynamique et humain dans lequel vous pourrez poursuivre l’apprentissage de votre métier vous motive : Apportez votre contribution, rejoignez-nous !
L'équipe est dirigée par le professeur Dan Milea, neuro-ophtalmologue de renommée mondiale qui a mené des collaborations internationales clés sur l'intelligence artificielle médicale en neuro-ophtalmologie. Description du stage et de ses missions :
Ce stage en informatique, avec possibilité de poursuivre en doctorat, se concentre sur le développement de biomarqueurs d'imagerie multimodaux pour la prédiction de la démence à l'aide d'images rétiniennes. La tâche principale du stage est de développer un algorithme pour segmenter la vascularisation rétinienne en utilisant des méthodologies avancées de vision par ordinateur, telles que les transformateurs (par exemple, SAM, SAM2, DinoV2). Le lieu de travail sera une équipe de chercheurs de renommée internationale avec une expertise en informatique, ophtalmologie et neurologie (à l'hôpital de la Fondation Rothschild).
Ce stage est fait pour vous si :
Vous êtes actuellement en dernière année de Master ou école d'ingénieur avec une spécialisation en IA.
Vous êtes enthousiaste et motivé qui s'intéresse à la science de pointe et qui souhaite travailler avec des techniques d'analyse informatique de pointe et au sein d'équipes pluridisciplinaires de chercheurs cliniciens et informaticiens.
Programmation : Python, Jupyter Notebooks.
Science des données : NumPy, Pandas, Scikit-learn, Matplotlib/Seaborn.
2) motivation de ce qui vous intéresse dans le projet
L'avènement récent des techniques d'imagerie ultra-large offre une possibilité révolutionnaire d'imagerie non invasive de la périphérie rétinienne. La façon dont les vaisseaux rétiniens changent dans les régions périphériques de la rétine in vivo chez l'homme reste incomplètement comprise en raison du manque de données humaines à grande échelle.
L'un des principaux obstacles à l'analyse des photos dans les grandes études est l'absence de logiciel entièrement automatique pour classer les vesseaux. L'objectif de ce projet est de développer un algorithme pour la segmentation des vaisseaux sur des images à champ ultra-large.
Ensemble de données
-Etude CIRCAME-EYE (des milliers d'images, un nouveau jeu de données disponible à l'hôpital de la Fondation Rothschild)
Période de stage
Avril 2025 - octobre 2025, avec la possibilité de poursuivre un doctorat après le stage.
The team is led by Professor Dan Milea, a world-renowned neuro-ophthalmologist who has led key international collaborations on medical artificial intelligence in neuro-ophthalmology. This computer science internship, with the possibility of continuing to a PhD, focuses on the development of multimodal imaging biomarkers for the prediction of dementia using retinal images. The main task of the internship is to develop an algorithm to segment the retinal vasculature using advanced computer vision methodologies, such as transformers (e.g. We're looking for an enthusiastic, motivated candidate with an interest in cutting-edge science, computational analysis techniques within a multidisciplinary team of clinical and computational researchers.
Programming: Python, Jupyter Notebooks.
Data science: NumPy, Pandas, Scikit-learn, Matplotlib/Seaborn.
Previous medical knowledge is useful, but not necessary.
The recent advent of ultra-wide imaging techniques offers a revolutionary opportunity for non-invasive imaging of the retinal periphery. The accumulation of these proteins is thought to be detrimental to the neuronal and microvascular tissues of the retina. How retinal vessels change in the peripheral regions of the retina in vivo in humans remains incompletely understood due to the lack of large-scale human data.
One of the main obstacles to photo analysis in large-scale studies is the lack of fully automatic software to classify the vessels. Data set
-Training period
April 2025 - October 2025, with the possibility of pursuing a PhD after the internship.
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