Recalage IRM / Optique pour la neuro-chirurgie // MRI / Optical Imaging Registration for Neurosurgery

Pour la résection des tumeurs cérébrales, il est très important de pouvoir localiser précisément et de manière robuste les différentes aires corticales afin d'éviter toute séquelle. Pour cela, nous devons mettre en correspondance une IRM 3D pre opératoire du cerveau avec une image RGB 2D prise pendant l'opération après craniectomie. Le but de ce projet est de mettre au point une méthode réalisant cette tâche de manière robuste et précise. Pour cela nous nous appuierons sur des approches par apprentissage profond qui ont démontré leur faculté à produire des algorithmes robustes. Le recalage 2D/3D est en soit un problème difficile. Les autres difficultés de ce projet sont dues à la faible quantité de données disponibles pour réaliser l'apprentissage et la difficulté à obtenir des annotations précises pour la supervision.
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For the resection of brain tumors, it is crucial to precisely and robustly localize the various cortical areas to avoid any postoperative sequelae. To achieve this, we need to register a preoperative 3D brain MRI with a 2D RGB image acquired during surgery after craniotomy. The goal of this project is to develop a method that performs this task in a robust and accurate manner. We will rely on deep learning approaches, which have demonstrated their ability to produce robust algorithms. The 2D/3D registration problem is inherently challenging. Additional difficulties in this project arise from the limited amount of available data for training and the challenge of obtaining precise annotations for supervision.
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Début de la thèse : 01/10/2026
WEB : https://www.creatis.insa-lyon.fr/site/fr/recrutement/recalage-irm-optique-pour-la-neuro-chirurgie-par-apprentissage-profond

Financement d'un établissement public Français

INSA Lyon

160 EEA - Electronique, Electrotechnique, Automatique de Lyon

Master 2 / Ingénieur en analyse et traitement du signal ou apprentissage / IA ou mathématiques appliquées. Compétences en programmation Python et librairies d'apprentissage profond. Intérêt pour le domaine biomédical.
Master's degree (M.S.) / Bachelor's degree in Signal Analysis and Processing, or a degree in Machine Learning, AI, or Applied Mathematics. Proficiency in Python programming and deep learning libraries. Interest in the biomedical field.