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Imagerie spectroscopique RMN in vivo : optimisation du traitement des données

Contexte

L’épilepsie est une maladie neurologique sévère qui affecte 1% de la population. Elle est caractérisée par des crises épileptiques récurrentes spontanées, et 30% des patients ne répondent pas aux traitements. Dans ce cas, une résection de la zone épileptogène (ZE) est envisagée, et le repérage précis de la ZE est crucial pour le devenir du patient après chirurgie. Pour cela, un enregistrement par électrodes intracérébrales (SEEG) est nécessaire, cependant le nombre et la position des électrodes à implanter est aujourd’hui difficile à définir. Il est donc important de proposer des outils non invasifs pour mieux définir la ZE.
Dans ce contexte, notre projet de recherche a pour but de mieux caractériser la ZE par spectroscopie par Résonance Magnétique Nucléaire (RMN), afin de mesurer les taux de métabolites cérébraux dans un modèle animal d’épilepsie dans un premier temps, chez des patients épileptiques dans un second temps.
Pour cela, une méthode d’imagerie spectroscopique RMN in vivo (MRSI) a été développée (thèse en cours de Alicia Plaindoux), permettant d’obtenir des cartes de concentration de ces métabolites (Figure 1). Cependant, le traitement de ces données requiert un pipeline de pre-processing complexe avant la quantification des métabolites. Une collaboration est en cours avec Yann Le Fur, du Centre de Résonance Magnétique Biologique et Médical (CRMBM) de Marseille, qui développe sous langage Python un outil de visualisation et quantification dédié à l’imagerie spectroscopique.
Le sujet du stage proposé concerne tout d’abord l’optimisation de ce pipeline de traitement des données. Ensuite, une autre partie du stage se portera sur l’acquisition de données sur « fantômes », c’est à dire des échantillons constitués de gel Agar et contenant des molécules d’intérêts aux concentrations connues (Figure 2). Ces données seront ensuite traitées avec le pipeline de pre-processing optimisé, puis différentes méthodes de quantification seront comparées. Ces acquisitions seront réalisées sur l’IRM 9.4T du laboratoire.
 

Objectifs du stage

  • Concevoir différents fantômes (variations de concentration des métabolites dans les différents compartiments)
  • Acquisition et pre-processing des données MRSI
  • Optimiser le pipeline de pre-processing (Matlab)
  • Comparer les méthodes de quantification

Niveau/Formation

Master 2 Recherche ou Projet de Fin d’Etudes pour étudiants des domaines de l’ingénierie biomédicale, de la chimie physique ou filières avoisinantes. Bases de la programmation en Matlab requises. Des connaissances de l’IRM et de la spectroscopie RMN seraient un plus.
 

Encadrant/Contact

Alicia Plaindoux (alicia.plaindoux@univ-grenoble-alpes.fr)
Vasile Stupar (vasile.stupar@univ-grenoble-alpes.fr)
Florence Fauvelle (florence.fauvelle@univ-grenoble-alpes.fr)
Financement par le réseau France Life Imaging
 

Lieu

Institut des Neurosciences (GIN)– Equipe « neuroimagerie fonctionnelle et perfusion cérébrale » dirigée par Emmanuel Barbier (https://neurosciences.univ-grenoble-alpes.fr/fr/recherche/equipes-de-recherche/)
 

Période

Second semestre de l’année universitaire 2022/2023

Images
 

Téléchargement(s)

Mise à jour le 10 novembre 2022

Contacts

Pour les stages (master, licence, 3ème hors sessions décembre et avril), envoyer directement un email au responsable de l'équipe que vous avez identifiée.

Pour une candidature spontanée pour un emploi et uniquement pour cela, envoyez un email à gincomm[at]univ-grenoble-alpes.fr ou utilisez le formulaire de contact.

Membres
Associés renforcés
Associés simples