Chercheur h/f traitement d'images, classifications d'images pour l'aide au diagnostique d'échantillons de sang

Informations générales

Intitulé de l'offre : chercheur H/F traitement d'images, classifications d'images pour l'aide au diagnostique d'échantillons de sang
Référence : UMR7249-JULWOJ-001
Nombre de Postes : 1
Lieu de travail : MARSEILLE 13
Date de publication : jeudi 14 novembre 2024
Type de contrat : Chercheur en contrat CDD
Durée du contrat : 18 mois
Date d'embauche prévue : 6 janvier 2025
Quotité de travail : Complet
Rémunération : 3081 et 4291 euros brut/mois selon expérience
Niveau d'études souhaité : Doctorat
Expérience souhaitée : 1 à 4 années
Section(s) CN : 7 - Sciences de l'information : traitements, systèmes intégrés matériel-logiciel, robots, commandes, images, contenus, interactions, signaux et langues

Missions

Il a été montré [1] que les motifs et la couleur de gouttelettes de sang séchées sont caractéristiques d’un certain nombre de paramètres physiologiques et chimiques du sang. Par exemple le taux de cholestérol (HDL ou LDL) fait fortement varier les motifs de craquelures de gouttelettes de sang séchées.
Le recrutement s'inscrit dans le projet ANR BloodDrop, en collaboration avec l’Institut Fresnel (Marseille), le C2VN (Marseille) et l’IUSTI (Marseille). Un des objectifs de ce projet est d’étudier plus en détails ces motifs de séchage et d’établir des prédictions de divers paramètres physiologiques et chimiques du sang à partir de la lecture d’images de gouttelettes séchées. Les principaux paramètres étudiés seront : le taux de cholestérol (HDL, LDL), l’anémie et le paludisme. Une base de données d’échantillons de sang est en cours de constitution au C2VN : des mesures précises des paramètres physiologiques et chimiques sont enregistrés en complément de l’image de la gouttelette séchée (dans des conditions de température et d’éclairement contrôlés).

[1] Brutin D. et al., Pattern formation in drying drops of blood, J. Fluid Mech., (2011)

Activités

Des développements en traitement d’images (analyse de textures, reconnaissance des et en apprentissage (classification supervisée, SVM, random forest, neural devront être effectués pour mettre en correspondance les motifs de goutte de sangs séchées, et les paramètres physiologiques ou chimiques du sang. Des résultats préliminaires analysant les fréquences de répétitions des craquelures observables dans les images de gouttelettes de sang séchées ont montré une bonne capacité à prédire les mesures de HDL et LDL. Ces résultats devront être consolidés et améliorés au cours du contrat postdoctoral. D’autre méthodes devront être étudiées pour la prédictions d’autres paramètres (paludisme ou anémie), une analyse fine de la couleur et de sa calibration se révéleront probablement pertinentes.

Compétences

- traitement d'images,
- apprentissage machine,
- bonne maîtrise de python et des bibliothèques d'apprentissage machine,
- bonnes capacités relationnelles et de communication

Contexte de travail

Le post-doctorat se déroulera au sein de l’Institut Fresnel à Marseille et sera encadré par Mouloud Adel (professeur des universités) et Julien Wojak (Ingénieur de recherche), une collaboration étroite avec les partenaires du projet, C2VN et IUSTI, sera nécessaire pour valider les développements effectués.

Le poste se situe dans un secteur relevant de la protection du potentiel scientifique et technique (PPST), et nécessite donc, conformément à la réglementation, que votre arrivée soit autorisée par l'autorité compétente du MESR.