Classification de signaux calciques astrocytaires observés en imagerie 3D+temps de microscopie à fluorescence

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Type de contrat : Convention de stage

Niveau de diplôme exigé : Bac + 4 ou équivalent

Fonction : Stagiaire de la recherche

A propos du centre ou de la direction fonctionnelle

Le centre Inria de l'Université de Rennes est l'un des huit centres d’Inria et compte plus d'une trentaine d’équipes de recherche. Le centre Inria est un acteur majeur et reconnu dans le domaine des sciences numériques. Il est au cœur d'un riche écosystème de R&D et d’innovation : PME fortement innovantes, grands groupes industriels, pôles de compétitivité, acteurs de la recherche et de l’enseignement supérieur, laboratoires d'excellence, institut de recherche technologique.

Contexte et atouts du poste

Les astrocytes sont des cellules gliales du système nerveux central qui sont récemment apparues comme des partenaires clés des neurones pour le traitement de l'information. Les signaux calciques astrocytaires sont impliqués dans de nombreuses fonctions cérébrales clés (par exemple, la mémoire et l'apprentissage), et leurs altérations peuvent conduire à des maladies du cerveau. Ces signaux présentent également une importante diversité spatio-temporelle, et on ignore encore si cette variabilité est liée à leur rôle dans des fonctions neurobiologiques distinctes. L'émergence récente de la microscopie à feuille de lumière en réseau (LLSM) permet maintenant une imagerie 3D en haute résolution spatiotemporelle de ces signaux. Malheureusement, la communauté manque actuellement d'outils d'analyse d'image pour détecter, segmenter et quantifier ces signaux dans les images LLSM.

Dans ce contexte, nous développons actuellement un outil de traitement d'image pour les neurobiologistes qui 1) détecte et segmente les signaux calciques dans les images LLSM 3D+temps, et 2) classifie ces signaux sur la base de leur caractéristique morphologique 3D espace-temps.

Mission confiée

Une méthode de segmentation des signaux calciques dans les images LLSM 3D+temps a déjà été développée par l'équipe. L'objectif du stage est de développer une méthode de classification des signaux calciques astrocytaires segmentés entre ceux qui sont localisés dans les microdomaines et ceux qui se propagent à l'intérieur de l'astrocyte. En raison du manque d'annotations étiquetées fiables, nous nous concentrerons principalement sur les méthodes 3D non supervisées (mathématiques appliquées et apprentissage profond). Un jeu de données synthétique simulant la dynamique du calcium astrocytaire, développé par l'équipe, pourra être utilisé pour évaluer la méthode.

 À cette fin, le candidat devra :

  • réaliser un état de l’art sur la classification des signaux calciques en 2D+temps et 3D+temps ;
  • se concentrer à la fois sur les méthodes de clustering classiques telles que les k-moyennes et l'apprentissage profond non supervisé ;
  • utiliser d’éventuelle techniques de réduction de la dimensionnalité telles que le kymographe ou l'analyse en composantes principales.

Compétences

  • Traitement et analyse d’images
  • Machine learning
  • Deep learning (CNNs)
  • Mathématiques appliquées
  • Python

Avantages

  • Restauration subventionnée
  • Transports publics remboursés partiellement
  • Congés: 7 semaines de congés annuels + 10 jours de RTT (base temps plein) + possibilité d'autorisations d'absence exceptionnelle (ex : enfants malades, déménagement)
  • Possibilité de télétravail (après 6 mois d'ancienneté) et aménagement du temps de travail
  • Équipements professionnels à disposition (visioconférence, prêts de matériels informatiques, etc.)
  • Prestations sociales, culturelles et sportives (Association de gestion des œuvres sociales d'Inria)
  • Accès à la formation professionnelle
  • Sécurité sociale

Rémunération

650 par mois