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AS2M : Contributions au diagnostic et au pronostic des Hyperparathyroïdies basées sur la fusion des connaissances des experts et l'intelligence artificielle

Contexte : Dans le cadre de cette thèse, nous proposons une aide au diagnostic des pathologies des parathyroïdes pour lesquelles il n’existe pas de processus automatique de localisation, de visualisation et de détection. Les praticiens ont recours à l’imagerie nucléaire grâce à l’usage de deux radios traceurs avec différentes opérations de reconstruction 3D puis de soustraction avec mise en évidence des parathyroïdes après un recalage des niveaux de gris. Le traitement laborieux demande
encore aujourd’hui un réglage manuel des paramètres utilisés avec à l’issu un résultat qui dépend du manipulateur avant l’interprétation des images. Il s’agit alors de recourir à des techniques de machine learning pour identifier le bon paramétrage, différent à chaque acquisition pour automatiser le processus. Ainsi, grâce à la connaissance des nombreux cas cliniques connus (plusieurs centaines) au CHRU de Besançon dans le service de médecine nucléaire du pôle cœur poumon, il sera possible
d’entraîner un modèle issu de l’intelligence artificielle pour faire ce travail d’aide au diagnostic, sous le contrôle des praticiens du service. 

Encadrement de la thèse : La thèse sera encadrée par Moncef Soualhi (UFC Besançon), Jean-Marc Nicod (ENSMM Besançon), Noureddine Zerhouni (ENSMM Besançon), Laurent Comas (CHU Besançon) et Hatem Boulahdour (CHU Besançon). Ainsi, l'équipe d'encadrement est composée de chercheurs en automatisation et data scientist dans le domaine du PHM dans des projets multidisciplinaires. De plus, la thèse sera développée avec d’un professeur hospitalier et d'un informaticien qui accordent une place importante aux algorithmes de traitement d'images et d'intelligence artificielle dans ce domaine.

Profil du candidat : Le candidat titulaire d'un master en informatique, en science des données, en application mathématique, en automatisation doit avoir une connaissance étendue du traitement des images,
notamment des techniques d'apprentissage profond et de leur mise en œuvre dans les logiciels et le matériel. Des notions fondamentales en exploration des données sont également requises. La maîtrise de l'anglais est essentielle. L'autonomie, la rigueur scientifique et une forte motivation pour le sujet proposé seront des atouts indéniables pour mener à bien la thèse. Le langage de programmation Matlab, Python, C++

Dossier de candidature à envoyer pour le 23 mai 2022

Contact: 

Les candidats sont invités à soumettre leur candidature aux directeurs de thèse.
La candidature doit contenir les documents suivants :
- CV
- Lettre de motivation + notes de master
- Au moins 1 lettre de référence et de recommandation

nourredine.zerhouni@femto-st.frjm.nicod@femto-st.frr & moncef.soualhi@femto-st.fr

 

+ d'infos :
Icône PDF thesis_phm_nucleaar_imaging.pdf

MN2S: Thèse en optimisation numérique de métasurfaces électromagnétiques pour l'actionnement optomécanique de microrobots

Description:

Dans cette thèse, le travail se concentrera uniquement sur le piégeage optique. Pour étendre ces possibilités, le projet investira dans l'utilisation de métamatériaux optiques et élastiques : il s'agit de matériaux structurés artificiellement avec de nouvelles propriétés électromagnétiques combinées à des propriétés de nage contrôlées. Cette approche, qui vise à modifier l'interaction lumière/matière, a un impact évident sur les pinces optiques, par exemple pour augmenter la force générée. Des métasurfaces et des structures métalliques spéciales ont été utilisées pour augmenter l'interaction lumière-matière. Au-delà de ce qui peut être réalisé par une approche classique du continuum, seuls quelques travaux ont exploré au-delà de cette limite des matériaux à gain optique.

Le travail sera théorique et sera réalisé à l'aide d'éléments finis.

Modalités de candidature:

 Envoyez votre candidature complète en un seul PDF (CV, lettre de motivation, notes de master et 2 lettres de référence)

Date limite de candidature: 24 mai 2022

Contact: 

muamer.kadic@femto-st.fr

aude.bolopion@femto-st.fr

abdenbi.mohand@femto-st.fr

+ d'infos :
Icône PDF offre_de_these.pdf

AS2M : Thèse en Modélisation et contrôle énergétique d'un d'un dispositif d'assistance cardiaque en élastomère diélectrique

Offre de thèse proposée conjointement par le département Automatique et Systèmes Micro-Mécatroniques (AS2M) de l'Institut FEMTO-ST en France et le laboratoire des Actionneurs Intégrés (LAI) de l'EPFL en Suisse.

Contexte : Les activités de recherche du département AS2M couvrent l'automatique, la nano- et micro-robotique, la mécatronique et l'intelligence artificielle. Le groupe de recherche PHS (port- Hamiltoniens) a une connaissance approfondie de la modélisation et du contrôle des systèmes multiphysiques basés sur l'énergie, l'application sur les actionneurs souples, les robots biomédicaux, les interactions fluide-solide, etc.
Le LAI (Laboratoire d'Actuateurs Intégrés) de l'EPFL (Ecole Polytechniques Fédérale de Lausanne) est spécialisé dans la modélisation et l'optimisation de la conception des moteurs et actionneurs piézoélectriques. Depuis 2018, avec la mise en place du CAM (Center for Artificial Muscles), le LAI a une activité de recherche particulière axée sur la conception, la fabrication et la modélisation de muscles artificiels avec l'utilisation d'actionneurs polymères électroactifs. En avril dernier, l'équipe du CAM a mis en œuvre avec succès un élastomère diélectrique tubulaire, un actionneur tubulaire en élastomère diélectrique sur l'aorte descendante afin d'assister la fonction cardiaque dans un modèle porcin.

Cette thèse comporte trois activités principales :

  1. Modélisation : développer un modèle fiable des DEA tubulaires en considérant les propriétés multi-physiques, non linéaires et distribuées des paramètres distribués. Le modèle à paramètres distribués sera discrétisé en préservant la structure et simulé par la suite.
  2. Contrôle : concevoir des lois de contrôle basées sur la passivité en utilisant le modèle de paramètres distribués proposé dans le but de résoudre l'instabilité électromécanique des actionneurs. Les travaux de modélisation et de conception du contrôleur seront réalisés dans le département AS2M, FEMTO-ST.
  3. Expérimentation : un dispositif expérimental sera construit afin de valider le modèle proposé et de tester les méthodes de conception de contrôle proposées au LAI à l'EPFL.

Candidature : Le candidat devra être titulaire d'un Master/Ingénieur en Automatique, Mécanique, Micro-ingénierie, Mécatronique ou Robotique.  Le candidat doit être compétent en simulation Matlab & Simulink etavoir d'excellentes compétences en programmation. Une connaissance des modèles mathématiques dynamiques et de l'analyse de modèles dans le cadre du port-Hamiltonien et/ou une première expérience dans l'utilisation de Labview serait un plus.
Liste des documents à fournir :
- UN CV.
- Une lettre de motivation.
- Un relevé de notes et le classement du Master 1 et 2.
- Des lettres de recommandation.

Date limite de candidature : 15 juin 2022

Contact: 

ning.liu@femto-st.fr

+ d'infos :
Icône PDF thesis_subject_liu.pdf

MN2S : Thèse sur l'Ebullition nucléée : cartographie des transferts de chaleur et étude des mécanismes aux interfaces paroi-fluide

Contexte : Cette thèse s’inscrit dans le cadre du projet TraThI (Transfert Thermique aux Interfaces) labellisé par l’ANR en 2021. Il a pour but d'étudier les transferts thermiques à la transition entre les régimes d'ébullition convective et nucléée, aux micro et macro échelles. Il a pour but d'étudier les transferts thermiques à la transition entre les régimes d'ébullition convective et nucléée, aux micro et macro échelles . Cette ANR est un partenariat entre les instituts IUSTI, FEMTO-ST et IMFT (en France) et le LTT-UL (Slovénie). L'objectif du projet est de comprendre finement les mécanismes aux interfaces paroi-fluide afin de développer de nouvelles stratégies pour améliorer le transfert de chaleur entre un fluide et une paroi. Le projet anticipe les défis à relever dans les domaines des technologies de l'énergie et de l'industrie du futur, où les densités de flux sont d’un ordre de grandeur supérieures à celles accessibles par les techniques actuelles.

Unité de recherche/Etablissement : thèse en codirection entre l’Université de Bourgogne Franche-Comté et l’Université d’Aix-Marseille :
• Institut FEMTO-ST, 15 B avenue des Montboucons, 25030 BESANCON cedex (Université de Bourgogne Franche-Comté)
• Laboratoire IUSTI, 5 rue Enrico Fermi, 13453 MARSEILLE Cedex 13 (Université d’Aix -Marseille).

Profil recherchées :
− Niveau Master II ou Ingénieur

Date limite de candidature : 30/04/2022

Contact: 

magali.barthes@femto-st.fr

+ d'infos :
Icône PDF sujet_these_trathi_final.pdf

OPTIQUE : Thèse en Photonique EIPHI THEIA

Nous avons le plaisir d'ouvrir un poste de doctorant en photonique au CNRS et à l'institut FEMTO-ST.

Le défi est de fournir de nouvelles briques photoniques photonique pour l'IA, le diagnostic biomédical ou les systèmes de télécommunication en espace libre. Les systèmes photoniques multi-échelles LiNbO3 sont au cœur du projet, et les objectifs sont les suivants : développer des guides d'ondes et des interconnexions photoniques multicanaux. Le projet met en oeuvre des circuits actifs de plus de 100 canaux par µm2, et lève ainsi le verrou de l'intégration optique ultra-dense.
En proposant de nouvelles technologies d'intégration génériques basées sur les ressources du centre technologique MIMENTO, la thèse ouvre la voie vers des systèmes photoniques 3D tout en répondant aux défis cruciaux des télécommunications télécommunications et le diagnostic biomédical

Tâches :
- Développement technologique des nanoguides et des guides d'ondes multicanaux en LiNbO3.
- Modélisation et essais
- Caractérisation sur site

Profil du candidat : Nous recherchons des candidats ayant une solide formation universitaire et ayant obtenu un diplôme de master de cinq ans (3+2) en physique ou en photonique, de préférence récemment acquis.

Contact: 

nadege.courjal@femto-st.fr

+ d'infos :
Icône PDF phd_theia_courjal.pdf