Postdoc - Reconstruction de Tomodensitométries Dentaires Utilisant l'Apprentissage Automatique H/F - CNRS

Description du Poste Les Missions Ce postdoctorat s'inscrit dans le cadre du projet collaboratif "Cone-Beam AI" entre Acteon, une entreprise spécialisée dans la conception de dispositifs médicaux à base de rayons X pour le secteur dentaire, le centre de recherche en acquisition et traitement de l'image pour la Santé (CREATIS) et l'institut de mathématiques de Bordeaux (IMB).L'objectif principal de ce projet de recherche est d'améliorer la qualité des tomodensitométries à faisceau conique (CBCT, de l'anglais cone-beam computed tomography) utilisées en imagerie dentaire pour le diagnostic, tout en réduisant la dose de radiation reçue par les patients. Pour y parvenir, le postdoctorant aura pour mission de développer de nouveaux algorithmes de reconstruction tomographique plus performants en utilisant notamment des méthodes d'apprentissage automatique adaptées à la résolution de problèmes inverses. L'Activité En collaboration avec les autres membres du projet, les activités du postdoctorant porteront sur les sujets suivants :- reconstruction CBCT à partir de données tronquées : le but est d'arriver à une reconstruction quantitative dans le champ de vue du scanner et aussi bonne que possible hors du champ de vue.- correction de mouvements : les mouvements involontaires du patient ou du scanner pendant l'acquisition induisent des artéfacts qu'on peut corriger à partir d'une estimation du mouvement. L'objectif sera ici d'estimer ce mouvement sans passer par une reconstruction préalable à partir d'équations mathématiques connues sous le nom de conditions de cohérence des données.- rayonnement diffusé : la reconstruction CBCT suppose que le rayonnement diffusé n'est pas mesuré, ce qui n'est pas le cas et dégrade fortement les images CBCT. L'objectif sera de corriger les projections rayons X en estimant ce rayonnement diffusé par une estimation basée sur un apprentissage profond.- artéfacts métalliques : les métaux dans le champ de vue induisent une dégradation importante de la qualité d'image pouvant polluer le diagnostic qui pourraient également être corrigés dans les projections par apprentissage profond. Votre Profil Compétences Académique : doctorat en mathématiques appliquées, informatique ou physique médicale,Centres d'intérêt scientifiques : mathématiques appliquées, informatique (traitement d'images médicales), physique médicale,Compétences informatiques : Python, C++ (ITK, RTK),Langues : anglais obligatoire, français optionnel. Votre Environnement de Travail Supervision : Simon RitLocalisation : principalement au centre Léon Bérard, Lyon, France.Durée : 14 mois, démarrage dès que possible.CREATIS est un laboratoire multidisciplinaire possédant un large spectre de compétences en imagerie médicale et jouant un rôle majeur dans le domaine des technologies de la santé. Le candidat intégrera l'équipe tomoradio, en particulier le groupe localisé au centre de lutte contre le cancer Léon Bérard. Rémunération et avantages Rémunération A partir de 3071€ brut mensuel selon expérience Congés et RTT annuels 44 jours Pratique et Indemnisation du TT Pratique et indemnisation du TT Transport Prise en charge à 75% du coût et forfait mobilité durable jusqu'à 300€ À propos de l'offre Référence de l'offre UMR5220-SIMRIT-010 Section(s) CN / Domaine de recherche Sciences informatiques : signaux, images, langues, automatique, robotique, interactions, systèmes intégrés matériel-logiciel Expérience souhaitée 1 à 4 années À propos du CNRS Le CNRS est un acteur majeur de la recherche fondamentale à une échelle mondiale. Le CNRS est le seul organisme français actif dans tous les domaines scientifiques. Sa position unique de multi-spécialiste lui permet d'associer les différentes disciplines pour affronter les défis les plus importants du monde contemporain, en lien avec les acteurs du changement. Le CNRS Les métiers de la recherche

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