L’Institut du Cerveau est une Fondation privée reconnue d’utilité publique dont l’objet est la recherche fondamentale et clinique sur le système nerveux. Sur un même lieu, 700 chercheurs, ingénieurs et médecins couvrent l’ensemble des disciplines de la neurologie, dans le but d’accélérer les découvertes sur le fonctionnement du cerveau et les développements de traitements sur les maladies comme : Alzheimer, Parkinson, Sclérose en plaques, épilepsie, dépression, paraplégies, tétraplégies, etc.
POSTE
La plateforme CENIR est équipée d’une machine TEP-IRM 3 Tesla (GE).
Pour exploiter au mieux le potentiel de cette machine hybride, l’analyse conjointe des modalités TEP et IRM est nécessaire. Sur le plan TEP l’analyse cinétique des données acquises en dynamique est pertinente. En outre, en TEP-IRM il existe une possibilité grâce à l’IRM, d’extraire la fonction d’entrée artérielle de manière non invasive, permettant ainsi une quantification absolue des données TEP.
Le développement des méthodes hybrides de traitement des données peut être pertinent dans nombre d’applications comme l’étude de la neuroinflammation microgliale à l’aide de radioligants TEP appelés TPSO.
Le choix de modèles adéquats et l’implémentation des analyses cinétiques demande des compétences spécifiques en modélisation mathématique.
Le CENIR recherche donc un ingénieur de recherche pour valider et implémenter des modèles d’analyses TEP-IRM et pour développer un ensemble de briques logicielles qui pourra être utilisé pour les projets en cours et à venir.
Missions principales
- Enjeux, missions, objectifs
Les objectifs suivants seront développés sur la base de l’implémentation et la validation de modèles d’analyse cinétique d’acquisition TEP-IRM dynamique :
– Optimisation de la quantification à partir de région de référence à wash out rapide (cortex)
– Sélection des modèles optimaux à appliquer pour l’analyse des données (SRTM2, LOGAN, SUVR)
– Génération de fonctions d’entrées dérivées de l’image
– Classification de classes cinétiques à partir d’algorithmes d’apprentissage profond en IA
– Génération de cartographies de perfusion cérébrale par la méthode WARM (whashout allometric reference method), et comparaison/validation versus la quantification du R1 en SRTM2, et versus les quantifications en IRM ASL et post gadolinium
Ces analyses pourront être développés sur la base de la neuro-inflammation (traceur TSPO de seconde génération 18F-DPA-714) et du contenu myélinique (18F-Florbetaben).
– Application des méthodes développées pourront ensuite être faites à des cohortes de patients neurologiques atteints de SEP et autres pathologies
– Ces méthodes pourront être appliquées à d’autres ligands et d’autres pathologies
– Contribution à la « veille scientifique et technologique » centrée sur une analyse conjointe de la TEP et IRM.
- Responsabilités et contributions
– Conception et aide au paramétrage des pipelines de traitement selon le projet d’étude
– Organisation des séances de pratique pour les utilisateurs Réalisation de scripts pratiques et documentés avec des données typiques qui peuvent aider les utilisateurs à pratiquer et à comprendre les scripts réalisés par l’équipe du CENIR
– Développement d’outils, pour la communauté, afin d’automatiser le traitement des données
PROFIL
Savoir
- Master 2 ou équivalent en analyse d’images
- Connaissances en modélisation TEP ; analyse de données multimodale IRM ; algorithmes de deep learning
- Contrôle qualité de données TEP et IRM (IRMf, IRMd, T1, T2 …)
Savoir-faire
- Maîtrise des outils informatiques (Linux, Matlab, Python, C++, Git)
- Maîtrise des certains logiciels spécifiques au traitement des données TEP et IRM
- Analyse de données TEP, intérêt particulier pour les neurosciences
- 2 ans d’expérience souhaitée
- Maîtrise de l’Anglais
Savoir-être
- Bon contact relationnel pour encadrement des utilisateurs du CENIR
- Flexibilité pour assurer les interactions avec les étudiants, les ingénieurs informatiques, les chercheurs et les cliniciens