STA-Classification des images en mammographie par apprentissageH/F

Description de l'offre

3423840
Additional Cities

Buc
Career Level

Co-op/Intern
Relocation Assistance

No
Business

GE Healthcare
Business Segment

Healthcare Imaging
Function

Engineering/Technology
Country/Territory

France
Postal Code

78533
Role Summary/Purpose

Au sein du siège européen de GE Healthcare à Buc (78), vous intégrerez l’équipe Women Health Applied Research (WHARe)
Essential Responsibilities

Contexte :

La mammographie 2D numérique est l’imagerie de référence dans le cadre du dépistage organisé du cancer du sein. La mammographie 3D permet aux radiologues d’analyser une information volumique et est reconnue de plus en plus souvent comme ayant le potentiel de remplacer la mammographie dans un proche avenir. En dépistage par mammographie, sur 1000 patientes dépistées, environ 5 sont diagnostiquées avec un cancer du sein. Cependant, environ 100 patientes sont rappelées pour des examens complémentaires. La réduction du taux de rappel est essentielle pour améliorer l’efficacité de la mammographie dans la pratique clinique. Au cours de ces dernières années, des algorithmes basés sur l’apprentissage automatique, notamment le Deep Learning, commencent à être développés pour améliorer l’efficacité de la mammographie 2D et 3D. Le développement de ces algorithmes nécessite souvent des bases de données de haute qualité en termes de quantité, variabilité et annotation. Néanmoins l’accès à ces bases de données en Mammographie 2D et 3D demande beaucoup de temps et d’efforts humains, qui peut ralentir potentiellement le développement des algorithmes.
Ce stage consiste à exploiter l’apprentissage semi-supervisé et l’apprentissage actif pour la classification des images en mammographie 2D et 3D par Deep Learning, avec l’objectif de réduire le besoin sur la quantité des données annotées, sans dégrader la performance de la classification. Vous analyserez des approches correspondant à l’état de l’art et proposerez une architecture optimisée prenant en compte les caractéristiques des données en entrée, en termes de quantité et de qualité des images et des annotations.

Vos missions :
Votre mission comprendra différentes étapes :
• Analyser l’état de l’art de l’apprentissage semi-supervisé et l’apprentissage actif pour le Deep Learning et leurs applications en imagerie du sein par rayons x.
• Proposer, implémenter et améliorer des solutions en utilisant différentes bases de données 2D et 3D.
• Evaluer les performances des solutions proposées de manière quantitative
Qualifications/Requirements

Profils des candidats :
• 3ème année d’école d’ingénieur (Bac + 5) ou Master II
• Très bonnes connaissances en apprentissage automatique, notamment Deep Learning, apprentissage semi-supervisé et apprentissage active.
• Connaissances en traitement d’images
• Python, frameworks Pytorch, Tensorflow et Keras
• Intérêt pour la recherche appliquée
• Anglais courant

Durée du stage : 6 mois
Lieu : Buc (78 - proche de Versailles) Accès : - RER C / ligne N, Bus 261/262/263/264
About Us

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Primary Country

France
Primary State/Province

Ile-de-France
Primary City

Buc