Stage ingénieur H/F "Diffusion Models for Device Detection in Interventional Radiology" (Master's thesis)

Paris - HealthTech Innovation

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Job Title

Stage ingénieur H/F "Diffusion Models for Device Detection in Interventional Radiology" (Master's thesis)

Job Description

Stage: Diffusion Models for Device Detection in Interventional Radiology

La radiologie interventionnelle consiste Ă  guider des procĂ©dures mĂ©dicales Ă  l'aide d'imagerie radiographique en temps rĂ©el. La dĂ©tection prĂ©cise des dispositifs interventionnels est cruciale pour de nombreuses applications cliniques dans ce domaine. Cependant, dĂ©tecter ces dispositifs dans des sĂ©quences radiographiques est difficile en raison de la complexitĂ© des images et des signaux Ă  faible contraste. Une technique courante pour amĂ©liorer l'interprĂ©tation des images est d'utiliser les propriĂ©tĂ©s des rayons X pour amĂ©liorer les structures d'intĂ©rĂȘt par soustraction d'images. Cette soustraction nĂ©cessite une estimation de l'arriĂšre-plan, ce qui peut ĂȘtre difficile en raison des contraintes techniques (comme le mouvement des structures dans le temps).

L'objectif de ce stage est d'explorer des modĂšles d'IA gĂ©nĂ©rative pour crĂ©er des arriĂšre-plans rĂ©alistes pour les images radiographiques et gĂ©nĂ©rer des sĂ©quences soustraites cohĂ©rentes afin de faciliter la dĂ©tection/la segmentation des structures d'intĂ©rĂȘt. Le stage se concentrera sur les problĂšmes inverses, en particulier l'inpainting et la super-rĂ©solution, et pourra explorer des mĂ©thodes gĂ©nĂ©ratives telles que les modĂšles de diffusion. Les informations temporelles seront Ă©galement prises en compte pour amĂ©liorer la qualitĂ© de la reconstruction.

Ce poste vous donne la possibilité de :

  • DĂ©couvrir Philips, leader mondial en imagerie mĂ©dicale dont les produits en IRM, scanner, ultrasons, rayons X etc
 reconnu pour son excellence et ses technologies de pointe.

  • Travailler Ă  Medisys, un centre de R&D mondial au cƓur de Paris dĂ©diĂ© au traitement d’images mĂ©dicales grĂące Ă  l’intelligence artificielle, au sein du futur Philips Health Technology Innovation Paris.

Votre fonction :

  • Explorer et concevoir des algorithmes d'intelligence artificielle fonctionnant sur des graphes, des mĂ©thodes prometteuses mais encore peu utilisĂ©es en imagerie mĂ©dicale.

  • Participer Ă  des projets de recherche visant Ă  innover dans le contexte de procĂ©dure interventionnelle minimalement invasive, guidĂ©es par l'image, en particulier dans le domaine cardiaque.

Vous ĂȘtes la personne qu'il nous faut si :

  • Vous ĂȘtes en 3e annĂ©e d’école d’IngĂ©nieur ou de Master Recherche avec une spĂ©cialisation en intelligence artificielle, machine learning, traitement d'image ou mathĂ©matiques appliquĂ©es;

  • Vous possĂ©dez des onnaissances en statistiques, machine learning, deep learning, traitement d'image ;

  • Vous avez l'expĂ©rience du langage Python, connaissance de Tensorflow/Keras/Pytorch ;

  • Vous possĂ©dez un excellente communication et capacitĂ© Ă  travailler en Ă©quipe ;

  • Vous maitrisez l'anglais de maniĂšre courante

Comment nous travaillons ensemble

Nous sommes convaincus que nous sommes meilleurs ensemble que séparément. Pour nos équipes basées dans les bureaux, cela représente une présence à temps plein dans les locaux de l'entreprise au moins trois jours par semaine.

À propos de Philips

Nous sommes une entreprise spécialisée dans les technologies de la santé. Nous avons bùti

toute notre entreprise autour de la conviction que chaque ĂȘtre humain compte.

Et nous ne nous arrĂȘterons pas tant que chaque individu n'aura pas accĂšs aux soins de santĂ© de qualitĂ© qu'il mĂ©rite. Faites le travail de votre vie pour aider Ă  amĂ©liorer la vie des autres.

Si ce poste vous intéresse et si vous correspondez à de nombreux critÚres ; pas nécessairement

Ă  tous, nous vous encourageons Ă  postuler. Vous serez peut-ĂȘtre le candidat idĂ©al pour ce

poste, ou pour un autre, chez Philips. Apprenez-en davantage sur notre engagement envers la diversité et l'inclusion ici.

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Job stats:  1  0  0

Tags: Deep Learning Diffusion models Keras Machine Learning Python PyTorch R R&D TensorFlow

Region: Europe
Country: France

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