! STAGE POURVU !
Type de stage
Stage de Master 2 / dernière année d’école d’ingénieur
Date ou durée du stage
6 mois (à partir de février 2021)
Contexte
La déformation du myocarde (muscle cardiaque) au cours du temps, quantifiée en imagerie par résonance magnétique (IRM) dynamique par traitement d’image conventionnel (suivi de textures), est un marqueur puissant de l’atteinte cardiaque, tant il est modifié précocement au cours de la maladie en comparaison aux autres marqueurs communément utilisés en routine clinique. Malgré ses performances, son utilisation systématique en routine demeure en revanche entravée par la complexité et le temps d’analyse dus à la nécessité d’initialiser manuellement les bords des différentes cavités cardiaques. De plus, les logiciels cliniques ne gèrent souvent que le ventricule gauche du cœur, omettant les autres cavités qui sont pourtant cibles de plusieurs maladies.
Dans ce contexte, l’équipe d’imagerie cardiovasculaire iCV du LIB a mis en place le logiciel Cardio-Track, qui permet l’analyse semi-automatique de la déformation de toutes les cavités cardiaques à partir de données d’IRM (15 vues anatomiques, 4 cavités et 30 à 50 images temporelles en seulement 30 minutes, comparé à plusieurs heures si analysées manuellement). Le choix de l’IRM a été guidé par son aspect non irradiant et multimodal (tissu, fonction, écoulement sanguin), ainsi que par ses résolutions en espace et en contraste inégalables. Ce logiciel a été validé dans plusieurs pathologies permettant de générer une base de données expertisée de plus de 400 patients. Grâce à son originalité (aspect multi-cavités et reproductibilité) il est présentement utilisé sur de larges cohortes, ce qui permettrait d’accroître ces effectifs.
Objectif
L’objectif de ce stage sera d’utiliser cette base de données pour entrainer un réseau de neurones en vue d’automatiser entièrement l’analyse. Un réseau initialisant le suivi proposé par Cardio-Track et détectant des repères cardiaques (apex, valves, …) devra être proposé. L’évaluation du réseau s’effectuera par la précision de localisation des repères, par des critères de traitement d’images (critère de Dice, distance de Hausdorff) entre les résultats de suivi initialisés manuellement et automatiquement mais aussi par des critères cliniques (masses, volumes cardiaques et magnitude des déformations cardiaques).
Mission(s)
- Étude bibliographique (segmentation et déformation cardiaques, validation clinique, deep learning en imagerie médicale…).
- Entraînement d’un réseau de neurones pour la détection de points caractéristiques des cavités cardiaques et la segmentation des cavités cardiaques dans une image du cycle cardiaque.
- Comparaison de l’approche automatique développée avec les résultats de CardioTrack.
Compétences
- Connaissances en traitement d’images et en apprentissage profond
- Programmation en Matlab
Rémunération
Gratifications de stage
Contacts
Nadjia Kachenoura (nadjia.kachenoura[at]inserm.fr)
Emilie Bollache (emilie.bollache[at]inserm.fr)
Thomas Dietenbeck (thomas.dietenbeck[at]sorbonne-universite.fr)