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Imagerie polarimétrique de mueller pour améliorer le diagnostic et la prise en charge du carcinome épidermoïde de la tête et du cou (cetec) // mueller polarimetric imaging for improved diagnosis and treatment of head and neck squamous cell carcinoma (hnsc

Palaiseau
Institut Polytechnique de Paris École polytechnique
Publiée le 16 mars
Description de l'offre

Topic description

Le carcinome épidermoïde de la tête et du cou (CETEC) demeure un défi clinique majeur, car les lésions prémalignes, les marges tumorales et les récidives locales précoces sont souvent difficiles à détecter avec les approches diagnostiques actuelles. Les méthodes standards, incluant l'examen clinique, l'imagerie et la biopsie, restent limitées par une sensibilité insuffisante, leur caractère invasif et les biais d'échantillonnage. Il existe donc un fort besoin de techniques optiques non invasives capables d'améliorer le diagnostic, le guidage chirurgical et le suivi postopératoire.

L'imagerie polarimétrique de Mueller a montré un fort potentiel pour la détection des lésions précancéreuses et cancéreuses, ainsi que pour l'amélioration de la délimitation des marges chirurgicales. Le LPICM est pionnier dans le développement de cette technique pour des applications biomédicales et en a déjà démontré le potentiel clinique, en particulier dans le domaine de l'imagerie cervicale, à travers le développement d'un colposcope polarimétrique de Mueller et des études cliniques actuellement en cours en France.

Dans ce contexte, cette thèse vise à évaluer l'imagerie polarimétrique de Mueller comme un nouvel outil pour améliorer la détection et la prise en charge du CETEC. Le projet poursuivra trois objectifs principaux : la détection précoce et le diagnostic des patients à risque, l'amélioration de la délimitation des marges tumorales afin d'optimiser la résection chirurgicale, et le renforcement du suivi postopératoire pour l'identification précoce des récidives locales ou des deuxièmes tumeurs primitives.

Le doctorant ou la doctorante réalisera des analyses tissulaires ex vivo et in vivo, le traitement des données polarimétriques, ainsi que la modélisation des signatures polarimétriques des tissus sains et pathologiques, tout en contribuant au développement d'outils d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond pour le diagnostic automatisé.
La thèse sera menée en étroite collaboration entre le LPICM et l'Institut Gustave Roussy (IGR).
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Head and neck squamous cell carcinoma (HNSCC) remains a major clinical challenge because premalignant lesions, tumor margins, and early local recurrence are often difficult to detect using current diagnostic approaches. Standard methods, including clinical examination, imaging, and biopsy, remain limited by insufficient sensitivity, invasiveness, and sampling bias. There is therefore a strong need for non-invasive optical techniques capable of improving diagnosis, surgical guidance, and postoperative follow-up.

Mueller polarimetric imaging has shown strong potential for the detection of precancerous and cancerous lesions and for improving the delineation of surgical margins. LPICM is a pioneer in the development of this technique for biomedical applications and has already demonstrated its clinical potential, particularly in cervical imaging, through the development of a Mueller Polarimetric Colposcope and ongoing clinical studies in France.

In this context, this thesis aims to evaluate Mueller polarimetric imaging as a novel tool for improving the detection and management of HNSCC. The project will address three main objectives: early detection and diagnosis of at-risk patients, improved delineation of tumor margins to support surgical resection, and enhanced postoperative monitoring for the early identification of local recurrence or second primary tumors.

The PhD student will perform ex vivo and in vivo tissue analyses, polarimetric data processing, and modeling of the polarimetric signatures of healthy and pathological tissues, while also contributing to the development of machine learning and deep learning tools for automated diagnosis.
The thesis will be conducted in close collaboration between LPICM and the Institut Gustave Roussy (IGR).
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Début de la thèse : 01/11/

Funding category

Public funding alone (i.e. government, region, European, international organization research grant)

Funding further details

Allocation doctorale AMX*Appel anticipé*Concours IPP ou école membre*Concours pour un contrat doctoral*Contrat Doctoral E4H*Contrat doctoral Hi!Paris*

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