Offre de stage M2 / Ingénieur.e d’une durée de six mois, année 2026 – 2027
Contexte et objectifs du stage
La radiothérapie externe consiste en la délivrance de rayons ionisants aux tissus ciblés au moyen d’accélérateurs linéaires, dans le but d’endommager les cellules cancéreuses pour empêcher leur développement et leur multiplication. Dans le cas du cancer du sein, elle est systématiquement prescrite en complément d’une chirurgie conservatrice du sein (dans laquelle une chirurgie ablative de la tumeur uniquement a été réalisée), afin de détruire les cellules cancéreuses résiduelles. Les rayons délivrés au cours d’une radiothérapie peuvent endommager des tissus sains et donner lieu à des toxicités. Dans le contexte de la radiothérapie du sein gauche en particulier, la proximité du cœur soumet certaines structures, notamment les artères coronaires et le muscle du myocarde, à une irradiation pouvant augmenter les risques cardiovasculaires à long terme pour la patiente.
Plusieurs techniques de planification, de gestion des mouvements et de conditionnement de la patiente permettent de limiter ces risques. Notamment, l’utilisation de la méthode de traitement en inspiration bloquée permet de diminuer la dose au cœur dans de nombreux cas. Cette technique implique cependant la réalisation de plusieurs apnées pendant l'irradiation et un entraînement adapté de la patiente. Ce stage consistera à développer et évaluer des algorithmes d’analyse d’images pré-opératoires dans le but d’estimer a priori l’intérêt d’un traitement en inspiration bloquée. Des algorithmes d’apprentissage profond pour la caractérisation de l’anatomie de la patiente (segmentation) seront développés, puis des caractéristiques anatomiques prédictives du bénéfice d’un traitement en inspiration bloquée seront identifiées.
Le stage se déroulera entre le Laboratoire Traitement du Signal et de l’Image (Université de Rennes, LSTI – Inserm 1099) et le Centre de Lutte Contre le Cancer Eugène Marquis.
Diplôme préparé et compétences
Stage de fin d’étude de master ou d’ingénieur.e dans le domaine de l’analyse d’images et / ou de l’intelligence artificielle
Compétences en programmation Python et bonnes pratiques de développement
Compétences rédactionnelles en anglais
Une expérience avec un framework d’apprentissage profond sera valorisée (Torch, Tensorflow, …)
Une appétence pour le domaine de la santé est attendue
Contacts
Louis Rigal – louis.rigal@univ-rennes.fr
Antoine Simon – antoine.simon@univ-rennes.fr
Références
Gaál, S., Kahán, Z., Paczona, V., Kószó, R., Drencsényi, R., Szabó, J., Rónai, R., Antal, T., Deák, B., Varga, Z., 2021. Deep-inspirational breath-hold (DIBH) technique in left-sided breast cancer: various aspects of clinical utility. Radiat Oncol 16, 89. https://doi.org/10.1186/s13014-021-01816-3
Zhou, Y., Xu, J., Xu, F., Li, Yanning, Li, H., Pan, L., Li, Yang, Cao, S., Cai, L., Yang, L., Chen, B., Wang, H., 2024. Selection criteria and method for deep inspiration breath-hold in patients with left breast cancer undergoing PMRT/IMRT. Clinical and Translational Radiation Oncology 48, 100812. https://doi.org/10.1016/j.ctro.2024.100812
Lyu, T., Zhang, Y., Dong, J., Wang, Y., Chen, S., Wang, S., Chen, X., Zhao, W., 2026. Optimizing Deep Inspiration Breath-Hold Patient Selection in Left Breast Cancer Radiation Therapy: A Rapid Screening Strategy. Practical Radiation Oncology 16, e342–e352. https://doi.org/10.1016/j.prro.2026.01.001
Image Analysis for Reducing the Dose to the Heart in Left-Breast Radiation Therapy
Six-Month Master / Engineering Internship Opportunity for the 2026 – 2027 Academic Year
Clinical context and objectives
External beam radiation therapy involves delivering ionizing radiation to targeted tissues using linear accelerators, with the goal of damaging cancer cells to prevent their growth and proliferation. In the case of breast cancer, it is routinely prescribed as an adjunct to breast-conserving surgery (in which only the tumor was removed) to destroy any remaining cancer cells. The radiation delivered during radiation therapy can damage healthy tissue and cause side effects. In the context of left-breast radiation therapy in particular, the proximity of the heart exposes certain structures (notably the coronary arteries and the myocardium) to radiation, which may increase the patient’s long-term cardiovascular risks.
Several techniques for planning, managing patient movement, and positioning the patient can help minimize these risks. In particular, the use of the breath-hold technique can reduce the dose to the heart in many cases. However, its use requires additional imaging, results in a longer treatment time, and necessitates appropriate patient training. This internship will focus on developing and evaluating algorithms for analyzing preoperative images with the goal of predicting, in advance, the potential benefit of breath-hold therapy. Deep learning algorithms for characterizing the patient’s anatomy (segmentation) will be developed, and anatomical features predictive of the benefit of breath-hold therapy will be identified.
The internship will take place at the Laboratoire Traitement du Signal et de l’Image (Université de Rennes, LSTI – Inserm 1099) and the Eugène Marquis Rennes Cancer Center (CLCC Eugène Marquis).
Candidate profile
Internship for students completing a master’s or engineering degree in the field of image analysis and / or artificial intelligence
Proficiency in Python programming and software development best practices
Writing skills in English
Experience with a deep learning framework is a plus (Torch, TensorFlow, etc.)
An interest in the healthcare field is expected
Contacts
Louis Rigal – louis.rigal@univ-rennes.fr
Antoine Simon – antoine.simon@univ-rennes.fr
References
Gaál, S., Kahán, Z., Paczona, V., Kószó, R., Drencsényi, R., Szabó, J., Rónai, R., Antal, T., Deák, B., Varga, Z., 2021. Deep-inspirational breath-hold (DIBH) technique in left-sided breast cancer: various aspects of clinical utility. Radiat Oncol 16, 89. https://doi.org/10.1186/s13014-021-01816-3
Zhou, Y., Xu, J., Xu, F., Li, Yanning, Li, H., Pan, L., Li, Yang, Cao, S., Cai, L., Yang, L., Chen, B., Wang, H., 2024. Selection criteria and method for deep inspiration breath-hold in patients with left breast cancer undergoing PMRT/IMRT. Clinical and Translational Radiation Oncology 48, 100812. https://doi.org/10.1016/j.ctro.2024.100812
Lyu, T., Zhang, Y., Dong, J., Wang, Y., Chen, S., Wang, S., Chen, X., Zhao, W., 2026. Optimizing Deep Inspiration Breath-Hold Patient Selection in Left Breast Cancer Radiation Therapy: A Rapid Screening Strategy. Practical Radiation Oncology 16, e342–e352. https://doi.org/10.1016/j.prro.2026.01.001