STA-Ingénieur De Recherche Deep learning & imagerie cardio(H/F)
Stage Buc (Yvelines)
Description de l'offre
3396450
Additional Cities
Buc
Career Level
Co-op/Intern
Relocation Assistance
No
Business
GE Healthcare
Business Segment
Healthcare Digital
Function
Digital 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 Advantage Visualization.
Notre équipe est spécialisée dans le développement d’applications avancées en imagerie médicale.
Pour découvrir nos applications, rendez-vous sur : http://www3.gehealthcare.fr/frfr/products/categories/visualisation_avancee/cardiology_imaging_software
Essential Responsibilities
Contexte :
Par sa rapidité, par son coté non-invasif et par l’augmentation continue de la qualité image avec une faible dose, l’imagerie scanner cardio vasculaire est aujourd’hui un enjeu dans le diagnostic prédictif ou le suivi patient. Une première étape essentielle est la détection de l’arbre vasculaire et la quantification de la lumière (détection des contours et segmentation des vaisseaux sanguins) qui permettent de distinguer des pathologies afin d’en ressortir des mesures utiles au diagnostic (sténoses, plaques athéromateuses, risques infarctus…). Le stage consistera à réaliser des algorithmes robustes et rapides d’analyse et de segmentation automatique de structures cardiaques et vasculaires. Le stagiaire bénéficier des nombreuses images obtenues avec nos partenaires cliniques et pourra s’appuyer sur nos algorithmes de segmentation, de suivi et en proposer d’autres afin d’explorer des solutions originales. Cette offre se décline en plusieurs sujets qui seront présentés au moment des entretiens.
Vos missions :
• Proposer et implémenter un algorithme de traitement d’image.
• Analyser les besoins des médecins et état de l’art.
• Développer un prototype testable par un médecin.
Qualifications/Requirements
Profil des candidats :
• Expérience/connaissance des réseaux de neurones et l’apprentissage profond (TensorFlow/Keras).
• Connaissance approfondie (niveau master/ingénieur) des techniques de traitement et d’analyse d’images.
• Maîtrise des langage Python/C++. Familiarité avec les outils de développement logiciel sous Linux.
• Anglais courant.
• Autonomie et créativité
Durée du stage : 6 mois
Lieu : Buc (78 - proche de Versailles) Accès : - RER C / ligne N, Bus 261/262/263/264
About Us
General Electric (107 milliards de chiffre d’affaires, plus de 333 000 salariés) est l’un des premiers groupes mondiaux, aux activités diversifiées dans le domaine de l’industrie, de la technologie et des services. Sa division GE Healthcare, leader mondial de l’imagerie médicale, est le pôle d’excellence dans le domaine de la radiologie numérique et de la connectivité. Son avance sur le marché de l’imagerie médicale est maintenue grâce à des produits de haute technologie en Imagerie par Résonance Magnétique (IRM), en Tomographie rayons X (SCANNER), en Radiographie, en Médecine Nucléaire.
Contexte :
Par sa rapidité, par son coté non-invasif et par l’augmentation continue de la qualité image avec une faible dose, l’imagerie scanner cardio vasculaire est aujourd’hui un enjeu dans le diagnostic prédictif ou le suivi patient. Une première étape essentielle est la détection de l’arbre vasculaire et la quantification de la lumière (détection des contours et segmentation des vaisseaux sanguins) qui permettent de distinguer des pathologies afin d’en ressortir des mesures utiles au diagnostic (sténoses, plaques athéromateuses, risques infarctus…). Le stage consistera à réaliser des algorithmes robustes et rapides d’analyse et de segmentation automatique de structures cardiaques et vasculaires. Le stagiaire bénéficier des nombreuses images obtenues avec nos partenaires cliniques et pourra s’appuyer sur nos algorithmes de segmentation, de suivi et en proposer d’autres afin d’explorer des solutions originales. Cette offre se décline en plusieurs sujets qui seront présentés au moment des entretiens.
Primary Country
France
Primary State/Province
Ile-de-France
Primary City
Buc