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Stage en détection et segmentation automatiques des côtes de la cage thoracique dans les images CT

ABG-85524 Master internship 6 months 1300 euros
2019-05-16
Logo de
General Electrics Healthcare
Buc Ile-de-France France
  • Computer science
  • Mathematics
  • Data science (storage, security, measurement, analysis)
Détection, Segmentation, 3D, image CT, imagerie médicale, traitement d'image
2019-11-30

Employer organisation

GE est le groupe industriel numérique mondial, qui transforme l’industrie grâce à des machines contrôlées par logiciel et des solutions connectées, adaptées et prédictives. GE s’organise autour d’un échange mondial de connaissance, le « GE Store » (offre de produits GE), au sein duquel chaque activité partage et a accès aux mêmes technologies, marchés, structures et intelligences. Chaque invention nourrit les innovations et les applications dans tous nos secteurs industriels. Fort de ses collaborateurs, ses services, sa technologie et sa taille, GE produit de meilleurs résultats pour ses clients en parlant le langage de l’industrie.

Description

Contexte :

La fracture des côtes représente la cause la plus répondue parmi les traumatismes thoraciques et elle concerne environ 10% des patients. Dans le cas de lésions multiples au niveau de la cage thoracique, le risque qu’une blessure ne soit pas détectée au cours d’un examen médicale, demeure élevé. Ceci peut entrainer de très sérieuses complications allant d’un «pneumothorax » et peut même causer une rupture de la rate chez le patient. La complexité de l’analyse d’un examen médical d’une cage thoracique est dû à son aspect tridimensionnelle ainsi qu’aux différentes structures qui le composent. La détection et la segmentation des côtes d’une cage thoracique représentent donc un enjeu majeur afin d’aider les médecins à réaliser un diagnostic efficace.

 

Mission :

Le stagiaire sera amené à développer un algorithme de détection et de segmentation automatique des côtes dans un contexte 3D sur des images CT. Le stagiaire pourra s’appuyer sur nos bibliothèques d’algorithmes, et notamment les approches de machine Learning, afin de proposer une solution originale et robuste.

Le stagiaire aura pour mission d'effectuer les tâches suivantes :

  • Etude bibliographique

  • Développement algorithmique pour la segmentation des côtes

  • Développer un prototype testable par un médecin

Profile

  • Connaissance approfondie (niveau : master 2 / ingénieur 3ème année) des techniques de traitement et d’analyse d’images.
  • Maîtrise du langage C/C++. Familiarité avec les outils de développement logiciel sous Linux.
  • Anglais courant.
  • Autonomie et créativité.

Starting date

2019-07-15
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