Modélisation des incertitudes en imagerie médicale

Sujets de thèse 2014

Intitulé de la thèse
Modélisation des incertitudes en imagerie médicale
Publication du sujet sur le site de l’ABG : OUI
Nature du financement : Financement institutionnel, Contrat Doctoral, Financement régional, Contrats université sur projets,)
Domaine de compétences principal (pour l’ABG) : Mathématiques
Domaine de compétences secondaire (pour l’ABG) : Biologie, médecine, sant
Spécialité de doctorat : Mathématiques et Applications

Lieu de travail
Laboratoire de Mathématiques et Applications
Laboratoire d’accueil : LMA

Présentation de l’équipe de recherche
Probabilités et statistiques et Equations aux Dérivées Partielles

Résumé de la thèse en français
L’objectif de la thèse est de proposer de nouvelles méthodes pour la quantification d’incertitudes portant sur des données d’imagerie médicale en utilisant des outils de géométrie stochastique et d’optimisation. La principale application visée est la reconnaissance de formes pour le suivi de patients souffrant de tumeurs cérébrales.

Résumé de la thèse en anglais
The aim of this thesis is to build new methods for uncertainty quantification in medical imaging, by using the theoretical framework provided by stochastic geometry and optimization. The main applications are shape recognition and assisted diagnosis of patients suffering from brain tumors.

Description complète du sujet de thèse
L’objectif de la thèse est de proposer de nouvelles méthodes pour la quantification d’incertitudes portant sur des données d’imagerie médicale en utilisant des outils de géométrie stochastique et d’optimisation. La principale application visée est la reconnaissance de formes pour le suivi de patients souffrant de tumeurs cérébrales.

Objectifs scientifiques de la thèse
L’objectif de la thèse est de proposer de nouvelles méthodes pour la quantification d’incertitudes portant sur des données d’imagerie médicale en utilisant des outils de géométrie stochastique et d’optimisation. La principale application visée est la reconnaissance de formes pour le suivi de patients souffrant de tumeurs cérébrales.

Compétences à l’issue de la thèse
– Géométrie stochastique – Probabilités & Statistiques – Analyse d’images – Programmation & calcul scientifique – Optimisation & algorithmes

Mots clés (séparés par des virgules)
Imagerie médicale; Oncologie; géométrie stochastique; Probabilités; Statistiques; Programmation; calcul scientifique; Optimisation; algorithmes
Conditions restrictive de candidature (nationalité, âge, …) : NON

Modalité de dépôt des candidatures
Dossier de candidature : un CV, les relevés de notes de Master, une lettre de motivation
et les noms de deux personnes que nous pourrons éventuellement contacter pour obtenir une lettre de recommandation. Adresser le dossier au directeur de thèse Hermine Biermé hermine.bierme@math.univ-poitiers.fr en mettant en copie le directeur adjoint de l’Ecole Doctorale Samuel Boissière samuel.boissiere@math.univ-poitiers.fr

Date limite de candidature
30 avril 2014.

Directeur de thèse
Hermine Biermé
Adresse mail du directeur de thèse : hermine.bierme@math.univ-poitiers.fr
Téléphone Directeur de thèse : 0549496916

Co-directeur de thèse
Julien Dambrine
Adresse mail du co-directeur de thèse : julien.dambrine@math.univ-poitiers.fr
Téléphone co-Directeur de thèse : 0549496912

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