Stage M2 ou équivalent(F/M)
«Fusion de données images et textuelles pour la prédiction de l’issue de l’AVC»
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Contexte |
Dans le domaine de la médecine, l'analyse des données cliniques est devenue un élément clé pour améliorer la prise en charge des patients et comprendre les mécanismes pathologiques. Les progrès technologiques ont permis la génération et la collecte de données massives et hétérogènes provenant de diverses sources telles que l'imagerie médicale ou les comptes-rendus textuels liés au monitoring des patients.
Cependant, la combinaison de données provenant à la fois d'images médicales et d'informations textuelles nécessite le développement d'algorithmes et de techniques d'intelligence artificielle avancées. L'objectif est de permettre une analyse efficace de ces données de manière conjointe. Il s'agit en quelque sorte de relier les pièces du puzzle pour obtenir une image globale et précise de la santé du patient. Les images médicales fournissent des informations visuelles cruciales sur les tissus et les organes, tandis que les données textuelles, issues des rapports médicaux et des notes de suivi, contiennent des informations cliniques précieuses. La fusion de ces deux types de données nécessite des méthodes sophistiquées pour extraire les relations complexes et identifier les éléments pertinents dans les données textuelles et visuelles.
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Description du stage |
Ce stage de 6 mois se déroulera au sein de l’équipe MYRIAD, une équipe de recherche laboratoire CREATIS. En collaboration avec l’équipe DMD du laboratoire ERIC dans le cadre du projet FIL CEDAR https://fil.cnrs.fr/les-projets-2024-2025/
Le travail portera sur l'exploration d'architectures de modèles de fusion plus avancées, spécifiquement pour la tâche de prédiction de la lésion finale de l'AVC. L'objectif serait de développer des modèles de fusion qui intègrent à la fois les données cliniques structurées et les images médicales, afin de prédire les résultats cliniques chez les patients atteints d'AVC. Parmi les tâches spécifiques envisagées, on peut citer :
Mots-clés : intelligence artificielle, fusion de données hétérogènes, intégration de données, représentation unifiée
Références:
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Profils des candidat(e)s |
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Informations générales |
Carole Frindel (CREATIS) https://sites.google.com/view/carole-frindel/ Carole Lartizien (CREATIS) https://www.creatis.insa-lyon.fr/~lartizien/
Pour postuler, envoyez vos CV + derniers bulletins de notes à l’adresse carole.frindel@creatis.insa-lyon.fr avec comme objet [Stage CEDAR] Nom Prénom |