Développement d'algorithmes de machine learning pour l'amélioration de l'acquisition et du trai[...]

Description du sujet de thèse

Le Laboratoire de Mesures Nucléaires du LNPA ( Laboratoire d'étude des technologies du Numérique et des Procédés Avancés) de Marcoule est constitué d'une équipe spécialisée dans les mesures nucléaires de terrain. Ses activités sont réparties entre le développement de système de mesures et l'expertise technique auprès d'installations du CEA ou de partenaires externes (ORANO, EDF, AIEA). Le LNPA développe et utilise des imageurs radiologiques (gamma et alpha) depuis plusieurs années. Certains des développements réalisés ont donnés lieu à des produits industriels et d'autres imageurs sont toujours en cours de développement et d'amélioration. L'imagerie alpha, en particulier, est un procédé qui permet de déceler des zones de contamination alpha à distance. La localisation du terme source alpha est une étape importante en boîte à gants que ce soit pour un projet d'assainissement et de démantèlement, pour la maintenance en exploitation ou pour la radioprotection des travailleurs. L'alpha caméra est l'outil qui rend accessible la cartographie alpha à distance et depuis l'extérieur des boîtes à gants. L'objectif de la thèse est de développer et mettre en place des solutions mathématiques de prédiction et de débruitage pour améliorer l'acquisition et le post-traitement d'images radiologiques, et, en particulier, d'images alpha caméra.


Deux axes de recherche principaux seront approfondis :

* Le développement d'algorithme de débruitage d'image en temps réel ou en post-traitement
* Le développement d'algorithme prédictif pour générer des images à statistique élevées sur la base d'échantillons d'images réelles.

Pour ce faire une base de données expérimentale et par simulation sera à établir afin d'alimenter les algorithmes IA. Ces deux axes de recherche seront concrétisés par la réalisation d'un prototype d'imageur intégrant les fonctionnalités de Machine Learning, une interface d'acquisition et de traitement d'image, qui sera utilisé lors d'une mise en œuvre expérimentale. A travers cette thèse l'étudiant se forgera de solides connaissances en mesures nucléaires, interaction rayonnement/ matière, traitement d'images scientifiques et aura une vision précise des besoins radiologiques dans le cadre des chantiers d'assainissement / démantèlement.


Domaine

Sciences pour l'ingénieur


Sujets de thèse

Développement d'algorithmes de Machine Learning pour l'amélioration de l'acquisition et du traitement des images en imagerie radiologique


Contrat

Thèse


Université / école doctorale

Information, Structures et Systèmes (I2S)


Site

Marcoule


Formation recommandée

* CENTRALES NANTES, CENTRALE MARSEILLE, ENSI CAEN, PHELMA, ENSIMAG


Disponibilité du poste

01/06/2026


Personne à contacter par le candidat

MAHE Charly
charly.mahe@cea.fr
CEA
DES/DPME//LNPA
CEA/DES/ISEC/DPME/SEIP/LNPA
BP 17171, 30207 Bagnols sur cèze Cedex
04.66.79.79.51


Tuteur / Responsable de thèse

LAMADIE Fabrice
fabrice.lamadie@cea.fr
CEA
DES/ISEC/DMRC/STDC/LRVE
CEA - Centre de Marcoule
Bâtiment 57
BP 17171
30207 Bagnols-sur-Cèze Cedex
04 66 79 65 97


En savoir plus

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