Le stage s’inscrit dans un contexte de montée en puissance de l’Intelligence Artificielle, ouvrant de nouvelles possibilités dans l’analyse et l’interprétation des images radiologiques. Le stage consistera à développer un algorithme reposant sur les dernières techniques d’intelligence artificielle pour automatiser certaines étapes de la revue d’images médicales 3D (CT ou IRM), comme la segmentation de structures anatomiques et/ou la détection de pathologies.

L’objectif est d’utiliser des techniques classiques d’entraînement de réseaux de neurones profonds, puis d’explorer des techniques plus avancées permettant de rendre les entraînements plus performants. Le stagiaire pourra s’appuyer sur des librairies existantes, et devra prendre en compte le temps de calcul dans la solution proposée compte tenu de la taille des données à traiter.

Responsabilités

• Proposer et implémenter un algorithme de traitement d’image en utilisant des techniques de deep learning
• Analyser les besoins des médecins et l’état de l’art
• Développer un prototype testable par un médecin

Profil et compétences

• Master 2 / dernière année d’école d’ingénieur
• Traitement de l’image, deep learning, machine learning
• Maîtrise de la programmation en Python et des frameworks de deep learning tels que Tensorflow et PyTorch
• Expérience en C/C++ est un plus
• Autonomie, esprit d’analyse
• Anglais professionnel