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Intégration de données multiparamétriques d’imagerie pour le développement d’un biomarqueur d’imagerie du foyer épileptique

Contexte

Chez les patients épileptiques pharmaco-résistants qui peuvent bénéficier d’une résection chirurgicale, une mauvaise localisation ou délimitation du foyer épileptique (FE) peut conduire à des séquelles neurologiques ou à des rechutes. Nous avons récemment développé deux nouvelles approches pour détecter le FE, sur un modèle murin d’épilepsie focale : la première est basée sur la spectroscopie RMN du GABA [1] et la seconde sur l’imagerie quantitative multiparamétrique [2]. Notre projet est basé sur l’hypothése que l’intégration des deux méthodes pourrait aider à délimiter le FE plus précisément chez les patients épileptiques lors du bilan pré-chirurgical. Pour cela, il vise à développer des outils mathématiques intégrant les données à base d'apprentissage machine, puis à évaluer au niveau préclinique l’influence des médicaments classiques pris par les patients épileptiques sur les méthodes de localisation que nous aurons développées. Finalement, une évaluation clinique impliquant des volontaires sains et des patients atteints d’épilepsie mésio-temporale sera réalisée.

Sujet

Le travail proposé ici porte sur le développement d’une méthode pour intégrer des données existantes en imagerie multiparamétrique quantitative et en spectroscopie, à travers une approche de super-résolution. Les objectifs de ce stage sont :

  • D’apprendre à explorer les données d’IRM multiparamétriques et de spectroscopie avec les outils disponibles au laboratoire, et caractériser les artefacts et la variabilité des données existantes.
  • De mettre en place une solution récemment publiée à base d’apprentissage machine pour intégrer des données IRM multiparamétrique et de spectroscopie [3].
  • D’évaluer la robustesse de l’approche mise en place aux situations cliniques attendues, sur la base de données existantes et de données simulées.

Le stagiaire mettra en œuvre les logiciels de recalage et d’analyse d’images, d’analyse de données spectroscopique (Matlab, Python). Il travaillera au sein d’une équipe multidisciplinaire (physique, mathématiques appliquées, biologie, médecine). Le projet, financé par l’ANR (projet EPI-CATCHER), peut se poursuivre en thèse.

Niveau/Formation : Master 2 ou Projet de fin d’étude. Formation initiale en physique ou en mathématiques appliquées ou statistiques.

Encadrement / contact : GIN/Équipe "Neuroimagerie Fonctionnelle et Perfusion Cérébrale" : Emmanuel Barbier (emmanuel.barbier@univ-grenoble-alpes.fr) et Florence Fauvelle (florence.fauvelle@univ-grenoble-alpes.fr)

Lieu du stage : Institut des Neurosciences : https://neurosciences.univ-grenoble-alpes.fr

Période approximative : Début 2022.

Références : [1] Hamelin et al., Epilepsia (2021) ; [2] Boux et al., Epilepsia (2021) ; [3] Jain et al., Front Neurosci. 2017


Téléchargement(s)

Mise à jour le 6 octobre 2021

Contacts

Pour les stages (master, licence, 3ème), 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.

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