www.atysmedical.com Sujet PFE/Master 2 : Mise au point d’une méthode de classification d’emboles basée sur l’analyse des images de Doppler transcrânien. Atys Médical est spécialisée dans la conception, la fabrication et la vente d'appareils médicaux de diagnostic pour : * la médecine vasculaire, * le suivi du patient diabétique, * la neurologie, * l'anesthésie réanimation, * la dermatologie, * l'imagerie du petit animal. Au fil des années, Atys Médical a su développer une véritable richesse technologique, humaine et expérimentale, en investissant intensivement en recherche et développement et en s'entourant des meilleures compétences dans tous les domaines (ingénieurs, médecins, laboratoires de recherche universitaires, etc.). Reconnue pour son avancée technologique, mais aussi pour son sens de l'engagement, du professionnalisme et de l'écoute, Atys Médical s'est hissée rapidement au rang de leader français dans les domaines suivants : * Doppler artériel et veineux, * Doppler transcrânien, * Monitorage non-invasif du débit cardiaque, * Ultrasons à haute fréquence appliqués à l'imagerie médicale, * Evaluation fonctionnelle du système vasculaire. Objectif du stage : La détection et la classification d’emboles est un sujet majeur dans le cadre de la prévention des risques d’accident vasculaire cérébral (AVC). Les causes d’un AVC peuvent être multiples, mais dans la plupart des cas, un monitorage Doppler de moyenne durée de l’artère cérébrale moyenne (ACM) peut permettre de diagnostiquer et prévenir ce risque. Depuis plus de 20 ans, Atys médical développe des systèmes de monitorage Doppler pouvant permettre de détecter ces HITS (High Intensity Transient Signal) et de les classifier comme étant des emboles (micro-emboles solides ou gazeux) ou simplement de artéfacts (mouvement de sonde, clignement d’œil, bruits de voix, …). Mais jusqu’alors, l’analyse et la classification des emboles à partir d’aspects de traitement d’image pur n’ont pas encore été abordées. L’objectif de ce stage est donc dans un premier temps d’identifier les paramètres des images les plus pertinents pour la caractérisation des emboles. On pourra rechercher des critères de fréquence, des critères morphologiques des emboles, … Les données de base fournies sont des données audio issues de l’enregistrement longue durée avec un holter TCD (voir figure). Après cette première phase de caractérisation, il sera intéressant d’évaluer les performances de différents classifieurs (classifieurs bayésiens, séparateurs à vaste marge, perceptron, …) permettant d’identifier différents types de HITS, puis de mettre en œuvre une méthode qui propose une classification fiable de l’ensemble des évènements détectés (emboles et artéfacts) par ordre de vraisemblabilité. Pour ce faire, le stagiaire disposera de plus d’une centaine d’archives déjà réalisées en milieu hospitalier, et des différents algorithmes de détection d’emboles disponibles à ce jour qui pourront servir de référence. TCDx Doppler transcranien image d’une embole Déroulement du stage : Après une formation générale sur l’utilisation du Doppler Transcrânien, le stagiaire devra prendre en main les différents logiciels existants fournis par la société Atys, et ainsi se familiariser avec la base d’archives existante afin de définir des axes pour la classification des emboles à partir du traitement d’image. Le principal travail consistera ensuite à analyser les images pour en extraire un vecteur de paramètres puis évaluer les performances de plusieurs méthodes de classification prenant en entrée le ou les vecteurs de paramètres retenus et fournissant en sortie une classification fiable et pertinente des HITS détectés dans le monitorage Doppler… La mise au point des méthodes s’effectuera de préférence sous Matlab ou directement en C++. Il serait souhaitable de proposer à la fin du stage un livrable en C++ pour faciliter l’intégration sur un équipement prototype. Compétences techniques : Programmation en C/C++. Traitement du signal, traitement d’image. Lieu : ATYS Médical, 17 parc d’Arbora, 69510 Soucieu-en-Jarrest Contact : Marilys ALMAR Tel : 04-78-05-69-69 Email : [email protected]
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