Type de stage
M2 imagerie, physique médicale, traitement du signal ou de l’image / Dernière année d’école d’ingénieur
Date ou durée du stage
6 mois à partir de janvier ou février 2018
Contexte
La spectroscopie optique proche infrarouge fonctionnelle (fNIRS pour « functional near-infrared spectroscopy ») est une modalité d’imagerie cérébrale qui permet de cartographier les variations dans le cortex cérébral de la concentration du sang oxygéné et désoxygéné, variations qui reflètent de façon indirecte l’activation des neurones. Utilisant la lumière proche infrarouge (photons de faible énergie), la fNIRS est simple à utiliser, peu onéreuse et non invasive. Le Laboratoire d’Imagerie Biomédicale et le Centre de Neuro-Imagerie de Recherche (CENIR, ICM) à l’Hôpital de la Pitié-Salpêtrière (Paris) disposent d’un système comportant 16 sources et 16 détecteurs (NIRScout™, NIRx Medical Technologies, LLC), reliés à des fibres optiques. Les sources (diodes électroluminescentes) émettent de la lumière à deux longueurs d’onde différentes dans le proche infrarouge. Les détecteurs recueillent la lumière qui s’est propagée dans le cerveau sans avoir été absorbée par les tissus biologiques. L’amplitude du signal recueilli est fonction de la concentration en oxyhémoglobine et en désoxy-hémoglobine le long du chemin parcouru par la lumière dans le cortex cérébral.
La cartographie de l’activation cérébrale à partir du signal mesuré implique conventionnellement différentes étapes de prétraitement (correction d’artefacts, filtrages fréquentiels, moyennages adaptés), d’analyse statistique (régression linéaire, tests d’hypothèse) et de visualisation des résultats (en 2D ou 3D). Si différents logiciels de traitement des données fNIRS sont disponibles (nirsLAB, SPM-fNIRS, HOMER2, NIRSTORM…), aucun n’inclut l’intégralité de ces étapes. Le stage a pour objectif de concevoir une chaîne de traitement optimale des données, combinant de façon judicieuse des modules de traitement déjà existants et, si nécessaire, de nouveaux modules. Cette chaîne sera développée en langage Matlab, et devra être documentée afin d’être utilisable par les chercheurs acquérant des données fNIRS au CENIR.
Le (la) stagiaire validera la chaîne de traitement sur des données déjà acquises chez 12 sujets volontaires sains effectuant une tâche visuelle ou motrice. Des modules de traitement avancé pourront également être développés (par exemple, prise en compte de signaux électromyographiques enregistrés simultanément aux signaux fNIRS).
Mission(s)
Le (la) stagiaire
- mettra au point et documentera une chaîne de traitement incluant des étapes basiques de prétraitement et d’analyse statistique des données fNIRS ;
- développera des modules de traitement avancé des données ;
- validera la chaîne de traitement en traitant des données disponibles acquises chez des sujets volontaires sains ;
- participera à des réunions de coordination des développements informatiques avec nos collaborateurs au Canada (équipe de C. Grova, centre PERFORM, Université de Concordia, Montréal).
Compétences
Connaissances requises en :
- Environnement Linux
- Algorithmique
- Matlab avancé (programmation)
- Anglais (écrit et oral)
Connaissances appréciées en :
- Imagerie biomédicale
- Imagerie optique
- Intérêt pour la neuroimagerie.
Rémunération
- Gratifications de stage
