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Simulations biophysiques réalistes pour l’IRM « fingerprint »

Contexte : Le concept d’IRM fingerprint (MRF) propose de reconstruire des images en comparant directement des acquisitions in vivo (3D spatial+1D temporel=fingerprints) et des millions de simulations numériques qui miment les tissus du cerveau (dictionnaire). Cette approche est en théorie assez flexible pour permettre d’accéder à plusieurs paramètres IRM simultanément et de les quantifier (ref1). Comme nous l’avons montré lors d’études cliniques et précliniques (ref2), lorsque les simulations s’appuient sur la physique de la RMN (champ magnétique, susceptibilité magnétique, diffusion, relaxations …) et sur la biophysique (dimensions cellulaire et vasculaire, flux…), la technique permet d’extraire des informations sur les microstructures tissulaires (Fig1). Jusqu’à présent, la représentation numérique des tissus se basait sur des formes simples (cellules=sphères, vaisseaux sanguins=cylindres). Nous proposons ici de développer des outils numériques qui synthétisent des structures 3D réalistes des tissus et qui s’intègrent dans la trame MRF. Une approche basée sur un algorithme d’optimisation contrainte de l’angiogenèse (ref3, Fig2) et une approche basée sur des outils d’intelligence artificielle seront testées. Les résultats seront validés sur une base de données de 500 animaux déjà acquise à l’institut.

Sujet de stage : Le travail proposé porte sur le développement d’outils numériques qui synthétisent des structures 3D réalistes des tissus cérébraux et qui s’intègrent dans la trame MRF. Les objectifs de ce stage méthodologique sont :

- De prendre en main un code de génération de structures microvasculaires.

- De développer un code de type deep learning qui ‘apprend’ à générer des structures tissulaires à partir d’acquisition microscopiques.

- D’utiliser un outil existant de simulations du signal IRM, d’y intégrer les nouveaux modules de simulations réalistes et de construire des dictionnaires de signaux numériques.

-        De tester la nouvelle approche sur des données déjà acquises sur plus de 500 animaux et de valider les résultats avec les données histologiques correspondantes.

Le travail de simulation sera réalisé sous Python (+keras, +PyTorch) et Matlab, en collaborant avec des ingénieurs de la grille de calcul de l’université Grenoble Alpes (GRICAD).

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

Encadrement / contact : GIN/Équipe "Neuroimagerie Fonctionnelle et Perfusion Cérébrale" : Thomas Christen (thomas.christen@univ-grenoble-alpes.fr)

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

Début du stage : début 2020

Références : [ref1] Ma et al., Nature, 2013. [ref2] Christen et al., Neuroimage, 2014. [ref3] Rieger et al., Eur. Phys. J., 2016 


Mise à jour le 6 septembre 2019

Contacts

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

Pour les stages de licence et de 3ème, voir les modalités de demande spécifiques sur les pages correspondantes. 

Membres
Associés renforcés
Associés simples