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Recrutement
Reconstruction tomographique itérative pour l'imagerie dentaire
Apprentissage profond pour la détection de foyers épileptiques en imagerie IRM-TEP
Classification automatique des lésions post-reperfusion à la phase aigüe de l’infarctus du myocarde basée sur l’apprentissage (machine learning, deep learning)
Localisation et étendue de la zone ischémique à partir de la déformation cardiaque par apprentissage (machine learning).
Caractérisation statistique de l’infarctus du myocarde et intégration dans des modèles de simulation de la fonction cardiaque.
Approche hybride pour l’alignement automatique de projections en tomographie électronique pour la reconstruction 3D
Imagerie optique diffuse compatible RMN pour la synchronisation cardio-respiratoire des séquences IRM précliniques
Développement et Caractérisation d'un micro-transducteur à stimulation laser pour l'élastographie en IRM préclinique
Elastographie Ultrasonore : prototype de sonde échographique dédié et estimation 3D du mouvement
Développements pour l’exploitation d’antenne de surface endoluminale en mode émission/réception
Capteurs IRM 3D multifonctions pour la caractérisation de tissus biologiques imprimés en 3D
Deep learning-based material decomposition for spectral CT
Quantification de l’aération de poumons, dans les images scanner, en présence de larges opacités
Recalage et segmentation d’images scanner de poumons en présence de larges opacités
SPECT/CT quantification and patient dosimetry for 177Lu-DOTATATE treatment
Master1 ou Master2: Méthodes de reconstruction pour l’imagerie C13 hyperpolarisée
Formation de voies 3D et visualisation avancée sur GPU
Reconstruction IRM de colonne vertébrale scoliotique
mise en place d’une application web de suivi de matériel
Stage ingénieur sur le projet VIP
Monte Carlo simulation of scattering in X-ray phase contrast imaging
Quantification of pulmonary aeration in CT images of patients with acute respiratory-distress syndrome
Développement et optimisation du modèle Nanox de prédiction de survie cellulaire pour les radiothérapies innovantes
Mesure sans brassard de pression artérielle par approche multimodale ultrasons et photo-pléthysmographie
Capteurs et sondes de champs électromagnétiques à liaisons optiques pour la sécurité en imagerie par RM
Stratégie d'émission-réception en Imagerie Ultrasonore médicale
Extraction 3D de l’omoplate à partir d’images 3D CT via apprentissage profond
Imagerie médicale optique pour les Neurosciences
Reconstruction d’image ultrasonore à base d’apprentissage profond pour l’imagerie échographique ultrarapide
Imagerie 3D de la cavitation
Prototype de capteur radiofréquence à liaisons optiques pour l’IRM
Deep learning based phase retrieval for X-ray phase contrast imaging
Deep Learning for Detection of Multiple Sclerosis Lesions in Less GD Injection MRI Context R&D Internship
Apprentissage d'une équation de propagation diffusion par deep learning
Segmentation par apprentissage faiblement supervisé pour l’échographie 3D du cerveau
MISE EN PLACE D'UNE APPLICATION WEB SUIVI DE MATERIELS
GESTION ET INTERACTION UTILISATEUR D'UNE BASE D'IMAGES 3D VIA UN ENTREPÔT
Développement d’une interface permettant l’annotation prospective d’image médicale pour la radiomique
Détection et classification par apprentissage faiblement supervisé : application à la détection du risque d'AVC
Imagerie du nerf alvéolaire en imagerie ultrasonore
Advanced simulation of near-field holography using Monte Carlo
MCF Section 61 CREATIS/Univ Lyon 1 - Apprentissage pour l'analyse d'images médicales multimodales et multidimensionnelles
MCF Section 61/27 CREATIS/INSA Lyon - Apprentissage profond pour l'imagerie médicale
Identification par imagerie passive d’un champ complexe de cavitation ultrasonore
Modélisation personnalisée multiparamétrique pour la caractérisation et le pronostic de l’état fonctionnel du myocarde normal et pathologique
Thèse CIFRE : Reconstruction tomographique avancée pour l’imagerie dentaire
Deep learning segmentation of cerebral structures in 3D ultrasound imaging
Hyperspectral compressive imaging using deep convolutional neural networks
Neurochirurgie guidée par l’image : Imagerie optique et de fluorescence pour l’assistance per-opératoire en neurochirurgie
Imagerie Ultrasonore 3D par émission harmonique codée

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