Proposition Stages, Thèses, Post-Docs
Thesis subject supported by the LABEX CAMI, http://cami-labex.fr/
Thesis location: shared between LIRMM (Montpellier) and LTSI (Rennes) Labs
Contact :
Thesis director : Philippe Poignet, LIRMM, poignet@lirmm.fr & Nabil Zemiti, LIRMM, zemiti@lirmm.fr Thesis co-director : Pierre Jannin, LTSI, pierre.jannin@univ-rennes1.fr
Starting date : September 2016
Le but du travail de Thèse est d’élaborer un système d’assistance par l’image qui permettra de compléter en temps réel le guidage à l’aide d’images CBCT. Voir le sujet ci-dessous.
Le LTSI souhaite développer par ce recrutement ses capacités opérationnelles en termes de services et fouille de données massives en santé. Les missions principales sont de 1) prendre en charge la refonte de la partie front-end des applications existantes.2) Concevoir en collaboration avec l’équipe les mockups des nouvelles applications, et assurer le développement afin d’intégrer ces nouvelles interfaces à la suite d’applications existantes.
Le LTSI souhaite développer par ce recrutement ses capacités opérationnelles en termes de services et fouille de données massives en santé. Les missions principales sont de 1) Prendre en charge les demandes d’améliorations des applications existantes, et en fonction de leurs natures réaliser au besoin un prototype, corriger les défauts identifiés ou concevoir et développer de nouvelles briques technologiques fonctionnelles.
Contacts: Oscar ACOSTA, LTSI - INSERM - Université de Rennes1 02 23 23 53 34 (Oscar.Acosta@univ-rennes1.fr) Pascal HAIGRON, LTSI - INSERM - Université de Rennes1 02 23 23 69 19 (Pascal.Haigron@univ-rennes1.fr)
the objective of this post-doctoral work, in complement to Machine learning is to analyse and develop the capabilities of Case-Based Reasoning (CBR) to provide users with quick access to typical prior situations in the context of heart valve diseases. Contact (LTSI, INSERM - University of Rennes 1, IMPACT team): Pascal Haigron, pascal.haigron@univ-rennes1.fr - Mireille Garreau, mireille.garreau@univ-rennes1.fr
Thèse en Co-Tutelle avec Financement ARED
Description du projet (15 lignes maximum)
Ce sujet de thèse est à pourvoir pour la rentrée universitaire 2015-2016.
CE SUJET EST POURVU.
Ce projet a pour objectif la construction d’un modèle bio-mathématique de réponse tumorale aux traitements, basé sur la radiobiologie, ajusté avec des données observables en imagerie métabolique TEP et IRM multiparamétrique.
Le travail à réaliser est à l’interface des mathématiques et des STIC et s’inscrit dans la thématique « signal et image pour la médecine » en collaboration étroite entre le LTSI et le CRLCC Eugène Marquis.