Topic description
L'imagerie à très haute résolution des organes et la compréhension de leur vasculature est un défi permanent, particulièrement pour la machine qui peine à déterminer la géométrie de ces derniers, tout particulièrement dans le cerveau. Le projet DAVAI a pour but de créer un modèle d'IA permettant la segmentation 3D automatique des vaisseaux dans le cerveau humain et murin. Dans le cadre d'une collaboration avec le Centre de Recherche en Neurosciences de Lyon, nous disposons d'une banque d'images tomographiques par rayons X synchrotron permettant une visualisation fine de la vasculature cérébrale de patients Alzheimer et de souris. Ce projet, fortement orienté IA/biomédical, a pour objectif de généraliser la segmentation de ces images très haute résolution pour i) chez l'animal, étudier l'impact de la pathologie sur l'organisation vasculaire, ii) chez l'humain, étudier les relations entre pathologie et morphologie des vaisseaux dans les régions sélectionnées afin de comprendre comment la matrice extracellulaire des vaisseaux du cerveau est affectée dans ces processus, iii) de transposer ces approches à la segmentation d'images d'aortes de souris. Dans le cadre de ce projet, le/la doctorant-e aura pour mission d'améliorer la méthode de segmentation d'image existante pour créer et curer la base de données d'apprentissage, prendre en main les modèles d'IA du domaine et créer le meilleur modèle de Deep Learning pour répondre au projet. Une analyse des résultats de mesures est en prévoir en fin de projet. Le/La doctorant-e sera accompagné par des spécialistes en traitement d'image, en IA/Deep Learning, en statistiques et en biologie.
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High-resolution imaging of organs and understanding their vasculature remains an ongoing challenge, particularly for machines that struggle to determine their geometry, especially in the brain. The DAVAI project aims to create an AI model capable of automatically segmenting blood vessels in the human and mouse brain in 3D. As part of a collaboration with the Lyon Neuroscience Research Center, we have access to a database of synchrotron X-ray tomographic images that enable detailed visualization of the cerebral vasculature in Alzheimer's patients and mice. This project, with a strong focus on AI and biomedicine, aims to generalize the segmentation of these very high-resolution images to i) in animals, study the impact of the pathology on vascular organization, ii) in humans, to study the relationships between pathology and vascular morphology in selected regions in order to understand how the extracellular matrix of brain vessels is affected by these processes, iii) to apply these approaches to the segmentation of mouse aorta images. As part of this project, the PhD student will be responsible for improving the existing image segmentation method to create and curate the training dataset, familiarize themselves with AI models in the field, and develop the best deep learning model to meet the project's objectives. An analysis of the measurement results is planned for the end of the project. The PhD student will be supported by specialists in image processing, AI/deep learning, statistics and biology.
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Début de la thèse : 01/10/
Funding category
Public funding alone (i.e. government, region, European, international organization research grant)
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