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Apprentissage supervisé d’images spectrales infrarouge pour le diagnostic des différents types de cancer du sein

ABG-100470 Master internship 6 months environ 570€/mois
2021-10-08
Université de Reims Champagne-Ardenne
Reims Grand Est France
  • Data science (storage, security, measurement, analysis)
  • Computer science
  • Mathematics
Machine learning, analyse de données, histopathologie spectrale infrarouge, marqueurs diagnostiques des différents types de cancer du sein
2021-12-31

Employer organisation

BioSpecT (Translational BioSpectroscopy), EA 7506

Our team is specialized in the development of vibrational spectroscopy techniques (infrared absorption and Raman scattering) for the characterization of biological samples (cell, tissue, biofluid). These techniques allow the identification of new diagnostic biomarkers for the detection of cancer lesions or to highlight molecular alterations associated to tissue aging (skin). Spectral data exploitation is based on the implementation of multivariate statistical algorithms developed by the team. Our team has a real and recognized expertise in biological analysis by vibrational spectrocopy.

Description

Ce sujet de stage s’inscrit dans le cadre d’un projet AVIESAN-Inserm ITMO Cancer articulé autour de 4 équipes de recherche rémoises et parisiennes. Ce projet fortement interdisciplinaire (biologie, clinique, physique, analyse de données) a pour but de réaliser un diagnostic précoce des cancers du sein triple-négatif et une prédiction de la résistance à la radiothérapie à l’aide de l’imagerie infrarouge à transformée de Fourier, une technique d’imagerie vibrationnelle capable de sonder la composition biochimique d’un échantillon.

A partir d’images spectrales infrarouge (images hyperspectrales) acquises sur des biopsies provenant de patientes atteintes de 5 types de cancers du sein différents (20 patientes par type), l’objectif de ce stage sera de construire des modèles supervisés capables de diagnostiquer automatiquement le type de cancer du sein d’une patiente. Pour atteindre cet objectif, le candidat devra : i) appliquer des algorithmes de prétraitements spécifiques aux images infrarouge, ii) appliquer des méthodes de classification non-supervisée afin de segmenter les différentes structures histologiques des tissus analysés, iii) à partir des partitions estimées à l’étape précédente et labellisées précisément par des anatomo-pathologistes, appliquer des algorithmes de classification supervisée (LDA, PLS, Random Forest) pour différentier les 5 types de cancers du sein.

Ce stage se déroulera au sein de l’équipe de recherche BioSpecT (BioSpectroscopie Translationnelle) EA7506 basée à l’UFR de médecine et pharmacie de l’Université de Reims Champagne-Ardenne, en collaboration avec l’Institut Godinot, (Reims), l’équipe IRMAIC EA 7509 (Reims) et l’unité HIPI Inserm U976 (Paris).

Profile

Le candidat devra avoir de solides compétences en programmation, algorithmique et en data science. La maîtrise du langage Python est indispensable.

Starting date

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