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\n\nContribuez à façonner l'avenir de la pratique médicale en participant au développement de la santé numérique. L'ambition stratégique de Dassault Systèmes est de révolutionner les sciences de la vie grâce au développement du Jumeau Virtuel, transformant ainsi la médecine de demain.

Vous rejoindrez le département Corporate Research and Science, au sein d'une équipe dédiée au développement d'outils transversaux pilotés par l'IA pour la recherche médicale. Cet environnement dynamique offre une exposition à un large éventail de sujets de recherche pionniers ainsi que des opportunités d'apprentissage et de développement.

Des modèles de deep learning sont largement utilisés pour la segmentation de réseaux vasculaires. Néanmoins, le maintien d'une continuité topologique pertinente représente un vrai challenge lorsque les images sont bruitées ou peu contrastées. Alors que la plupart des méthodes de segmentation vasculaire classiques reposent sur l'extraction de caractéristiques au niveau du pixel, l'hétérogénéité de l'imagerie entraîne souvent des ruptures de la ligne médiane des vaisseaux, des branches manquantes et des prédictions aberrantes. Ces limites motivent l'exploration de pipelines de pré- et post-traitements adaptés, de fonctions de coût sensibles à la topologie du réseau vasculaire et d'approches basées sur les graphes.

Vos missions

Ce stage vise à développer et implémenter un framework de segmentation vasculaire préservant au mieux la topologie du réseau, afin d'améliorer les performances de segmentation dans des réseaux vasculaires complexes et des configurations d'acquisition d'images très hétérogènes.

Axes principaux :

• Pré-traitement d'images médicales.
• Évaluation comparative (benchmarking) et test de différentes méthodes de segmentation vasculaire basées sur le deep learning.
• Implémentation de nouvelles fonctions de coût spécifiquement adaptées aux contraintes topologiques de la segmentation vasculaire.
• Modélisation de réseaux vasculaires à l'aide d'approches introduisant des graphes.
• Post-traitement d'images médicales.

Vos responsabilités :

• Réaliser et présenter un état de l'art de la littérature sur le sujet du stage.
• Concevoir et mettre en œuvre de nouvelles approches méthodologiques.
• Implémenter et évaluer les méthodes sélectionnées.
• Communiquer les résultats.

Vous aurez l'opportunité de mener un projet de recherche autonome dans un environnement dynamique fondé sur le partage des connaissances et la collaboration entre pairs.\n\nVos qualifications

Actuellement en Master 2 / Bac+5 en Ecole d'ingénieur ou Université, vous vous spécialisez en Mathématiques Appliquées, Vision par Ordinateur ou Traitement du Signal/d'Image, idéalement avec un accent sur l'Imagerie Médicale et recherchez un stage entre 5 et 6 mois.

Compétences techniques souhaitées :

• Solide bagage théorique et expérience pratique de modèles de deep learning / computer vision.
• Bases solides en traitement d'images 2D/3D (ex. segmentation, extraction de features, filtrage et transformations géométriques).
• Maîtrise de Python ; expérience avec PyTorch fortement recommandée.
• Bonnes pratiques de développement logiciel (ex. environnements virtuels, gestion de versions avec Git, tests de code).
• Fortes capacités d'analyse et approche rigoureuse et structurée des problèmes techniques complexes.
• Une expérience en imagerie médicale est un plus.

Compétences professionnelles souhaitées :

• Autonomie et proactivité
• Curiosité et envie d'apprendre.
• Motivation pour l'innovation et la recherche.
• Capacité à communiquer clairement et à valoriser son travail

Nous rejoindre c'est aussi

Intégrer une entreprise scientifique au cœur de l'innovation technologique, portée par une forte croissance depuis plus de 40 ans.

Principaux avantages et bénéfices :

• Environnement collaboratif et innovant
• Collaboration internationale
• Diversité des technologies, produits et solutions
• Engagement en faveur de la diversité et de l'inclusion