Thèse

Sujets 2022

• Apprentissage profond et super-résolution pour la squelettisation d’objets tubulaires par accumulation de normales CLOS

Sujets 2021

• Estimation discrète de caractéristiques différentielles CLOS.
• Guidage topologique et relationnel pour la modélisation de structures anatomiques complexes OUVERT(date limite 22 mai 2021).
• Single particle reconstruction in fluorescence microscopy POURVU.

Sujets 2020

• Optimisation de trajectoires multi-outils par apprentissage profond pour la chirurgie percutanée et la SEEG CLOS.
• Re-planning temps réel de trajectoires pour la chirurgie percutanée en environnement déformable (postulez avant le 20 mai).
• Age and Sex Estimation from CT Images using Keypoints and Machine Learning Methods.
• Registration of multiple point clouds in a deep learning framework. Application to single molecule localization microscopy (ouvert jusqu'au 15 mai).

Sujets 2019

• Optimisation de trajectoires multi-outils en chirurgie.
• Analyse d’images de microscopie électronique par apprentissage profond pour le diagnostic de la leucémie lymphoïde chronique.
• Opérateurs connexes, représentations hiérarchiques et apprentissage profond.
• Mise en place clinique de la radiothérapie adaptative systématique en modulation d'intensité hélicoïdale.

Sujets 2018

• Sélection de variables en grande dimension et en présence de variables de nuisance : application à l'identification de biomarqueurs.
• Unified framework for change detection in multimodal brain MRI. Application to longitudinal analysis of multiple sclerosis.

Sujets 2017

• Théorie de la mesure et estimateurs robustes en géométrie discrète.
• Détection de changements multipoints en IRM multi-séquences du petit animal (sujet fléché par l'Ecole Doctorale MS2I).

Sujets 2016

• Analyse d’images automatisée en imagerie cellulaire FIB-SEM : application à la compaction du génome et au réseau de mitochondries

Sujets 2015

• Segmentation d'images pour le remodelage aortique et l'analyse d'endofuite en chirurgie endovasculaire

• Traitement d'images médicales : Détection de changements multipoints en IRM multi-séquences du petit animal

Sujets 2014

• Filtres connexes pour le suivi temporel en imagerie TEP/TDM

Historique des thèses pourvues :

• Reconstruction tomographique d'objets déformables pour la microscopie électronique à particule isolée
• Imagerie de la myéline par IRM à temps d’écho ultra-court

• Reconstruction, fusion et analyse d'images multi-modalités. Application au diagnostic et l’évaluation des traitements du cancer

• Etude de la connectivité cérébrale multi-échelle chez le petit animal

• Modèles statistiques non linéaires multivariés en imagerie multimodale TEP/IRM/ITD. Application à la détection précoce et au suivi longitudinal dans la maladie d’Alzheimer