Thèse en Modélisation Cardiovasculaire et Analyse du Signal
ABG-133361 | Thesis topic | |
2025-09-09 | Public funding alone (i.e. government, region, European, international organization research grant) |
- Digital
- Health, human and veterinary medicine
- Engineering sciences
Topic description
La cardiomyopathie hypertrophique (CMH) est une pathologie cardiaque majeure, responsable de nombreuses morts subites, particulièrement chez les jeunes. Sa détection précoce et l'identification des patients à risque demeurent des défis cliniques de taille. Nous proposons un projet ambitieux visant à combiner les technologies d’imagerie cardiaque avec des modèles mathématiques avancés pour mieux comprendre et anticiper les risques de cette maladie. L’échocardiographie transthoracique permet de visualiser la déformation du myocarde (strain) et de surveiller la fonction cardiaque. Cependant, l'analyse des données de strain est complexe, car elle mêle des informations sur les retards de conduction électrique et les modifications mécaniques du cœur. Le but de ce stage est de développer des modèles numériques personnalisés, destinés à produire des marqueurs physiologiques précis de la contraction cardiaque chez des patients atteints de CMH. Les paramètres du modèle seront identifiés partir d’une base de données clinique de 201 patients, et permettront de distinguer les répondeurs et les non-répondeurs à la thérapie de resynchronisation cardiaque.
Quel sera votre rôle et pourquoi choisir cette thèse ?
Ce projet représente une opportunité unique de travailler à l’interface de l’ingénierie, de la modélisation numérique et de la santé, avec un impact direct sur la prise en charge des patients :
• Vous modéliserez mathématiquement des déformations cardiaques.
• Vous analyserez et interpréterez des signaux de strain myocardiques.
• Vous développerez des outils d’analyse numérique et des données cliniques pour affiner les modèles.
Vous mettrez en avant ces compétences techniques dans un environnement de recherche stimulant en collaboration avec des experts du domaine. Vous bénéficierez d’une formation personnalisée dans un environnement de recherche de pointe qui feront de vous un candidat idéal pour une thèse ou pour des postes en entreprise.
Cette thèse est réalisée dans le cadre du projet Européen SMASH-HCM : https://smash-hcm.eu/
Starting date
Funding category
Funding further details
Presentation of host institution and host laboratory
Le LTSI (Laboratoire Traitement du Signal et de l'Image) – INSERM 1099 est un laboratoire de recherche de l'université de Rennes, à l’interface des disciplines relevant des domaines des sciences et technologies de l’information et de la santé.
Website :
PhD title
Country where you obtained your PhD
Institution awarding doctoral degree
Graduate school
Candidate's profile
Nous recherchons un·e étudiant·e passionné·e par les défis technologiques en santé, ayant des compétences en :
• Analyse numérique et traitement du signal (idéalement dans des contextes biomédicaux).
• Programmation (Python, Matlab, C++, etc.).
• Un fort intérêt pour l’ingénierie biomédicale, même si une connaissance approfondie de la physiologie n’est pas indispensable.
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