Cartographie des propriétés électriques du corps humain en imagerie par résonance magnétique (IRM) // Electrical property mapping of the human body using magnetic resonance imaging (MRI)

Le projet de thèse vise à développer de nouvelles méthodes en imagerie par résonance magnétique (IRM) visant à l'acquisition, la reconstruction et l'analyse d'images pour la cartographie des propriétés électriques des tissus dans le corps humain. Les propriétés électriques (conductivité et permittivité) caractérisent le comportement du milieu en réponse à une stimulation électromagnétique, et sont influencées par la composition des tissus, leur structure, le contenu en eau, la concentration ionique etc… Les techniques récentes de cartographie en 3D par IRM offrent de nouvelles perspectives pour de nombreuses applications biomédicales diagnostiques, comme la caractérisation des lésions pathologiques/tumorales, ou interventionnelles, comme le calcul de la dose électromagnétique délivrée aux tissus (débit d'absorption spécifique, DAS) lors d'une procédure de thermo-ablation par micro-ondes. Ces techniques présentent néanmoins certaines limites, sur lesquelles le travail de thèse se concentrera : 1) la résolution spatiale effective des cartes de conductivité reste modeste (5 à 10 mm) au regard du potentiel de l'IRM (< 1 mm) : 2) dans les organes de la cage thoracique et de l'abdomen, les mouvements respiratoires et cardiaques imposent des contraintes supplémentaires sur la résolution spatiale. Pour résoudre ces défis, de nouvelles techniques de calcul numérique seront étudiées pour l'étape de reconstruction des images, et de nouvelles stratégies de programmation des séquences d'acquisition seront mises en œuvre. Enfin, de nouveaux modèles électromagnétiques seront créés pour les applications diagnostiques et pour l'estimation du DAS.
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The PhD project aims to develop new methods in magnetic resonance imaging (MRI) for the acquisition, reconstruction, and analysis of images to map the electrical properties of tissues in the human body. Electrical properties (conductivity and permittivity) characterize the behavior of a medium in response to electromagnetic stimulation and are influenced by tissue composition, structure, water content, ion concentration, etc. Recent 3D MRI mapping techniques offer new perspectives for many diagnostic biomedical applications, such as the characterization of pathological/tumoral lesions, or for interventional applications, such as calculating the electromagnetic dose delivered to tissues (specific absorption rate, SAR) during a microwave thermo-ablation procedure. However, these techniques have certain limitations, which the thesis work will address: 1) the effective spatial resolution of conductivity maps remains modest (5 to 10 mm) compared to the potential of MRI (< 1 mm); 2) in the organs of the thorax and abdomen, respiratory and cardiac motions impose additional constraints on spatial resolution. To overcome these challenges, new numerical computation techniques will be investigated for the image reconstruction step, and new programming strategies for acquisition sequences will be implemented. Finally, new electromagnetic models will be developed for diagnostic applications and for SAR estimation.
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Début de la thèse : 01/10/2026
WEB : https://iadi.univ-lorraine.fr/wp-content/uploads/2026/04/OffreThese_IADI_IRM_proprietes_electriques_2026.pdf

Public funding alone (i.e. government, region, European, international organization research grant)

Concours pour un contrat doctoral

Université de Lorraine

77 IAEM - INFORMATIQUE - AUTOMATIQUE - ELECTRONIQUE - ELECTROTECHNIQUE - MATHEMATIQUES

- Formation : M2 ou ingénieur dans une des disciplines suivantes : sciences de l'ingénieur, ingénierie biomédicale, physique, mathématiques, sciences des données. Une expérience (stage M2) dans le domaine de l'IRM ou de l'imagerie médicale est un plus. - Curieux, autonome, dynamique, présentant un vif intérêt pour la recherche et l'imagerie médicale. - Bonne maîtrise de l'anglais et des outils de programmation scientifique (notamment Matlab ou Python). - Bonnes capacités de communication.
- Education : M.Sc. or equivalent in one of the following fields: engineering, biomedical engineering, physics, mathematics, data science. Experience (M.Sc. internship) in MRI or medical imaging would be an advantage. - Curious, ability to work independently, motivated, high interest in research and medical imagiing - Good written and spoken English skills and good scientific programming skills (e.g. Matlab) - Good communication skills