Le projet ReImaging vise à développer un dispositif médical fondé sur l’intelligence artificielle pour suivre en temps réel l’anatomie du patient en 3D au cours d’interventions cardiovasculaires. Pour atteindre cet objectif, il mobilise des méthodes de vision par ordinateur et d’apprentissage profond, en lien étroit avec l’expérimentation clinique. En levant des verrous techniques majeurs, l’objectif du projet est de déployer en salle d’opération une solution de visualisation augmentée pour sécuriser et faciliter les interventions guidées par rayons X.
Le projet est développé au sein de l’équipe MIMESIS, spécialisée dans les interventions assistées par ordinateur, l’analyse d’images médicales, l’intelligence artificielle et la biomécanique. Il s’inscrit également dans une démarche de création de start-up visant à poursuivre le développement de cette technologie jusqu’à un dispositif médical utilisable en clinique. Le poste s’inscrit dans une phase de transition entre recherche académique et création d’entreprise, avec la perspective d’une poursuite au sein de la future start-up.
Le poste proposé porte sur l'amélioration et la validation des algorithmes nécessaires au suivi et à la visualisation de l’anatomie pendant l’intervention. La personne recrutée travaillera sur les modèles d’apprentissage profond, les méthodes de traitement d’images, les données d’entraînement et les protocoles d’évaluation. Elle préparera également les modèles pour leur exécution en temps réel sur une plateforme d’intelligence artificielle embarquée. Ce portage comprendra la conversion, la quantification, le profilage et la validation des modèles.
[1] Projet ReImaging de l’équipe MIMESIS
[2] Lecomte-Denis, François, et al. « Domain agnostic 2D-3D deformable registration: Application to fluoroscopic guidance without contrast agent. » Medical Image Analysis, vol. 105, 2025, 103688. DOI
Autonomie importante pour explorer des problèmes scientifiques encore ouverts, proposer de nouvelles approches et les évaluer expérimentalement.
Travail sur l’ensemble de la chaîne algorithmique, de la conception et l’entraînement des modèles jusqu’à leur intégration et leur exécution en temps réel.
Accès à des problématiques et données issues de l’imagerie interventionnelle, et échanges directs avec chercheurs, ingénieurs et équipes cliniques.
Possibilité de valoriser les résultats par des publications scientifiques et de les présenter dans des conférences internationales.
Ce projet s’inscrit dans une démarche de création de start-up, et le poste pourra se poursuivre en entreprise.
