FLI
Vous trouverez dans cette rubrique les offres de stage, de thèses, de post doctorats, de CDD et CDI à pourvoir dans les laboratoires partenaires du réseau.
Liste des annonces
Faculty position at Telecom ParisTech
The group aims at developing its research activities at the cross-road for artificial intelligence and image understanding, with applications in the domain of health, in particular biomedical imaging: data and knowledge representation, reconciliation of uncertain, heterogeneous, inconsistent data, exploitation of domain knowledge to produce information of better quality, complete, patient
specific, and to enrich automatically knowledge models, optimized analysis exploiting knowledge and reasoning methods, etc.
The association of symbolic and structural methods on the one hand (graphs, semantic networks, ontologies, spatial logics) and of numerical methods on the other hand (learning, image analysis, computer vision) is therefore of prime importance, but still under-explored.
The applicant is expected to have competences and skills in the domain of image and artificial intelligence, including modeling, with a strong background in applied mathematics or computer sciences. The applicant should also show pedagogical skills and be able to teach in particular courses in machine learning and image processing. The candidate will also be encouraged to participate in new collaborative projects.
Required skills
PhD or equivalent
Outstanding academic record
Strong knowledge, at both theoretical and applicative levels, in one or several of the following domains:
- mathematical or computer science modeling for images,
- machine learning and artificial intelligence,
- biomedical imaging.
Experience in teaching if possible and pedagogical skills, ability to teach basic and advanced methods in machine learning, and applications in biomedical imaging.
Languages:
English
French, or willing to learn french on the long term.
Desired skills
• A post-doctoral or international experience, in an academic or industrial environment will be appreciated.
Other skills
• Team player, good social skills, able to develop international academic and industrial partnerships.
• Ability to attract grants and funding at national and European levels.
• Autonomous, self-motivated.
Application
The application file should be sent to the "service des Ressources Humaines'' (recrutement[at]telecom-paristech.fr) with copy to isabelle.bloch[at]telecom-paristech.fr and should contain:
• a detailed curriculum vitae,
• a letter of motivation,
• a document summarizing her/his experience in research and teaching, each of these activities being exposed with a thorough description of the different items,
• his/her three major publications,
• names, addresses and electronic addresses of two highly qualified faculty members able to make recommendation on the applicant,
• a research and teaching project (maximum length: 3 pages),
• if relevant, a link to a web page with additional information (demonstrations, courses, complete publications…).
Important dates
• Deadline for applications: November 2, 2016.
• Interview of selected candidates: December 2, 2016
• Position start: beginning of 2017
Poste de maître de conférences à Télécom ParisTech
L'équipe souhaite développer ses activités au carrefour de l'intelligence artificielle et de l'interprétation d'images, avec des applications dans le domaine de la santé, en particulier en imagerie biomédicale : représentation des données et des connaissances, réconciliation de données incertaines, hétérogènes, contradictoires (par exemple avec les connaissances), exploitation des contenus et des connaissances du domaine pour produire des informations de meilleure qualité, plus complètes, spécifiques au patient, et pour enrichir automatiquement les modèles de connaissances, analyse optimisée des données exploitant les connaissances et des méthodes de raisonnement, etc. L'association entre méthodes symboliques et structurelles (graphes, réseaux sémantiques, ontologies, logiques spatiales) et méthodes numériques (apprentissage, analyse d'images, vision par ordinateur) est donc primordiale, et encore trop peu explorée.
Le candidat devra avoir des compétences en recherche dans le domaine de l'image et de l'intelligence artificielle, avec une composante forte en modélisation, s'appuyant un bagage solide en mathématiques appliquées ou en informatique. Le candidat devra aussi avoir des qualités pédagogiques pour enseigner en particulier dans le domaine de l'apprentissage et de l'image. Le candidat devra être capable de contribuer à de nouveaux projets collaboratifs.
Compétences requises
Formation : thèse de doctorat ou équivalent
Excellente liste de publications
Connaissances approfondies, théoriques et appliquées, dans un ou plusieurs des domaines suivants :
modélisation mathématique ou informatique pour l'image,
apprentissage et intelligence artificielle,
imagerie biomédicale.
Expérience en enseignement si possible et qualités pédagogiques, avec la capacité à enseigner les fondamentaux ainsi que des méthodes avancées d'apprentissage, et les applications en imagerie biomédicale.
Langues :
Anglais : courant
Français : bon niveau, ou le candidat doit être prêt à l'améliorer.
Compétences souhaitables
• Une expérience post-doctorale ou internationale, dans un laboratoire académique ou industriel, sera appréciée.
Autres compétences
• Compétences relationnelles et capacité à travailler en équipe, autonomie, motivation.
• Capacité à développer des partenariats académiques et industriels.
• Capacité à obtenir des contrats et financements nationaux et européens.
• Curiosité et ouverture scientifiques.
Le poste est ouvert en contrat à durée indéterminée.
Candidature
Le candidat doit envoyer au service des Ressources Humaines (recrutement@telecom-paristech.fr) et à la personne à contacter pour ce poste (isabelle.bloch@telecom-paristech.fr) un dossier comprenant :
• un curriculum vitae détaillé,
• une lettre de motivation,
• un bilan détaillé des activités d'enseignement et de recherche,
• le texte des trois publications principales,
• les noms, adresses et emails d'au moins deux scientifiques qualifiés pour écrire une lettre de recommandation (dont au moins un n'ayant pas publié avec le candidat),
• un projet de recherche et un projet d'enseignement (3 pages maximum au total),
• si c'est pertinent, un lien vers une page web avec des informations complémentaires (démonstrations, notes de cours, publications complètes...).
Personnes à contacter pour ce poste
• Gael Richard, Isabelle Bloch
◦ E-mail : gael.richard[at]telecom-paristech.fr, isabelle.bloch[at]telecom-paristech.fr
Dates importantes
• 2 novembre : date limite de soumission des candidatures
• 2 décembre : audition des candidats sélectionnés
• Prise de fonction : début 2017
2016/09/29 Post-doctoral position on the LONGIDEP study, Rennes
LONGIDEP is a routine care cohort of patients suffering from mood depressive disorder (MDD) who underwent clinical, neuropsychological and imaging. The aims of this study are 1/ to identify clinical and imaging markers (morphological and arterial spin labeling-resting state perfusion) which are predictive of pejorative outcome in MDD and 2/ to identify pathophysiological processes involved in MDD at different resistance stages in order to better characterize them.
The objective of this post-doc position will be to use available and develop new image processing methods in order to identify imaging biomarkers that can correlate indices coming from the imaging data with clinical scores. The post-doc will work on the LONGIDEP clinical protocol that measures both structural state of the brain using a combination of MRI sequences such as Arterial Spin Labeling and high resolution diffusion MRI (for multi-compartment diffusion imaging).
This will require software integration for:
1. Image processing of morphological data (voxel-based morphometry, anatomical connectivity based on DTI), arterial spin labeling (pulsed and pseudo-continuous), individual imaging patterns. This part will be driven by the daily close collaboration between clinicians and post-doctoral researcher.
2. Data analysis for the study of functional ASL-based connectivity.
From a methodological perspective, this work will deal with
- registration between modalities, (intra- and inter-subjects)
- segmentation of the brain compartments
- quantification of brain perfusion and image artefacts correction
- modeling of diffusion MRI data
- statistical comparisons between imaging and clinical scores
The post-doc will work in close collaboration with PhD students, already working on the project and in charge of recruiting the control subjects and patients. At least two articles are expected from this research program.
Duration: 1 year with possible renewal
Keywords: Medical Image Processing, Neuroimaging, Statistical Analysis
2016/09/29 Post-doctoral position on the LONGIDEP study, Rennes
LONGIDEP is a routine care cohort of patients suffering from mood depressive disorder (MDD) who underwent clinical, neuropsychological and imaging. The aims of this study are 1/ to identify clinical and imaging markers (morphological and arterial spin labeling-resting state perfusion) which are predictive of pejorative outcome in MDD and 2/ to identify pathophysiological processes involved in MDD at different resistance stages in order to better characterize them.
The objective of this post-doc position will be to use available and develop new image processing methods in order to identify imaging biomarkers that can correlate indices coming from the imaging data with clinical scores. The post-doc will work on the LONGIDEP clinical protocol that measures both structural state of the brain using a combination of MRI sequences such as Arterial Spin Labeling and high resolution diffusion MRI (for multi-compartment diffusion imaging).
This will require software integration for:
1. Image processing of morphological data (voxel-based morphometry, anatomical connectivity based on DTI), arterial spin labeling (pulsed and pseudo-continuous), individual imaging patterns. This part will be driven by the daily close collaboration between clinicians and post-doctoral researcher.
2. Data analysis for the study of functional ASL-based connectivity.
From a methodological perspective, this work will deal with
- registration between modalities, (intra- and inter-subjects)
- segmentation of the brain compartments
- quantification of brain perfusion and image artefacts correction
- modeling of diffusion MRI data
- statistical comparisons between imaging and clinical scores
The post-doc will work in close collaboration with PhD students, already working on the project and in charge of recruiting the control subjects and patients. At least two articles are expected from this research program.
Duration: 1 year with possible renewal
Keywords: Medical Image Processing, Neuroimaging, Statistical Analysis
2016/09/29 Post-doctoral position in spinal cord MR analysis methods and markers, Rennes
An ongoing national longitudinal multicenter study, lead by Rennes, is investigating the link between spinal cord MR imaging and ambulatory disabilities (EMISEP). To date, most of the many MRI studies have focused on brain MRI but interest in spinal cord MRI is growing. Advanced spinal cord MR imaging remains challenging due to the small volume of the cord as well as to respiratory and
cardiac motion. Several MRI sequences are acquired each year, as part of the EMISEP imaging protocol, to visualize focal lesions, evaluate spinal cord volume or diffuse lesions using diffusion and magnetization transfer imaging.
The main goal of this post-doctoral position will be to develop and evaluate new methods for spinal cord MR analysis and derive markers of spinal cord burden related to ambulatory disability. Therefore, the work will encompass several methodological tasks starting with registration between different MR sequences and between different time points in the same subject, and between different subjects at a given time point. This work will, among others, rely on methods developed in the research team.
The second challenge will be devoted to the extraction of regions of interest in the spinal cord, whether white matter, gray matter, lesions or spinal cord tracts, using tools available from the literature or adapted from similar tasks on brain MRI for this purpose.
The post-doctorate will further use all these tools to process the EMISEP database in order to evaluate both focal and diffuse burden as well as their evolution in time. The correlation between these markers and clinical scores acquired in parallel will then be investigated.
From a methodological perspective, this work will deal with
• registration between modalities, time points and patients
• segmentation of the spinal cord and MS lesions
• distortion correction
• statistical comparisons between imaging and clinical scores
Duration: One year, renewable, starting from September 2016
2016/09/29 Post-doctoral position in spinal cord MR analysis methods and markers, Rennes
An ongoing national longitudinal multicenter study, lead by Rennes, is investigating the link between spinal cord MR imaging and ambulatory disabilities (EMISEP). To date, most of the many MRI studies have focused on brain MRI but interest in spinal cord MRI is growing. Advanced spinal cord MR imaging remains challenging due to the small volume of the cord as well as to respiratory and
cardiac motion. Several MRI sequences are acquired each year, as part of the EMISEP imaging protocol, to visualize focal lesions, evaluate spinal cord volume or diffuse lesions using diffusion and magnetization transfer imaging.
The main goal of this post-doctoral position will be to develop and evaluate new methods for spinal cord MR analysis and derive markers of spinal cord burden related to ambulatory disability. Therefore, the work will encompass several methodological tasks starting with registration between different MR sequences and between different time points in the same subject, and between different subjects at a given time point. This work will, among others, rely on methods developed in the research team.
The second challenge will be devoted to the extraction of regions of interest in the spinal cord, whether white matter, gray matter, lesions or spinal cord tracts, using tools available from the literature or adapted from similar tasks on brain MRI for this purpose.
The post-doctorate will further use all these tools to process the EMISEP database in order to evaluate both focal and diffuse burden as well as their evolution in time. The correlation between these markers and clinical scores acquired in parallel will then be investigated.
From a methodological perspective, this work will deal with
• registration between modalities, time points and patients
• segmentation of the spinal cord and MS lesions
• distortion correction
• statistical comparisons between imaging and clinical scores
Duration: One year, renewable, starting from September 2016
2016/09/19 Chef de projet pour le réseau REMI
CDD 1 an temps plein. Démarrage au plus tard au 1/1/2017
Le chef de projet aura pour mission d'aider à la mise en place de ce réseau académique d'entraide, que ce soit sur les aspects outils, organisation ou communication.
• Soutien à la création d’un réseau IRM académique d’entraide
• Animation du réseau et des relations externes
• Suivi et participation aux groupes de travail (bonnes pratiques, suivi qualité machine, ...)
• Soutien à la mise en place et à la maintenance du site web
• Organisation des rencontres dans les congrès français (JFR, SFRMBM, AFPPE, ...)
• Recensement des besoins pour les études méthodologiques
Compétences / connaissances
• Connaissances sur les principes physiques de l’IRM
• Connaissance de la recherche clinique en imagerie
• Des connaissances ou un intérêt pour le design de site web seraient un plus
• Compréhension de l’anglais scientifique
Savoir être
• Facilité de contact
• Capacité d’écoute
• Capacité de synthèse et de rédaction
• Capacité d’organisation et rigueur
• Autonomie
2016/09/19 Chef de projet pour le réseau REMI
CDD 1 an temps plein. Démarrage au plus tard au 1/1/2017
Le chef de projet aura pour mission d'aider à la mise en place de ce réseau académique d'entraide, que ce soit sur les aspects outils, organisation ou communication.
• Soutien à la création d’un réseau IRM académique d’entraide
• Animation du réseau et des relations externes
• Suivi et participation aux groupes de travail (bonnes pratiques, suivi qualité machine, ...)
• Soutien à la mise en place et à la maintenance du site web
• Organisation des rencontres dans les congrès français (JFR, SFRMBM, AFPPE, ...)
• Recensement des besoins pour les études méthodologiques
Compétences / connaissances
• Connaissances sur les principes physiques de l’IRM
• Connaissance de la recherche clinique en imagerie
• Des connaissances ou un intérêt pour le design de site web seraient un plus
• Compréhension de l’anglais scientifique
Savoir être
• Facilité de contact
• Capacité d’écoute
• Capacité de synthèse et de rédaction
• Capacité d’organisation et rigueur
• Autonomie
2016/09/08 Post-doctorat en physique de l’IRM et développement de Biomarqueurs, Paris
Un poste de post‐doctorant est ouvert pour 18 mois à temps plein au Centre de Neuroimagerie de Recherche (CENIR) à l’ICM (Paris) dans le cadre d’un projet financé par l’IHU‐A‐ICM (Projet « MAXIMS », Big Brain Theory, Janvier 2016).
L’objectif de ce projet est d’évaluer la spécificité de nouveaux biomarqueurs IRM de la microstructure de la matière blanche avec des validations histologiques et de microscopie électronique chez des modèles expérimentaux d’axonopathie et de myélinopathie.
Le CENIR est la plate-forme de neuroimagerie de l’ICM dirigée par le Pr. Stéphane Lehéricy. Ce plateau technologique est constitué notamment d’IRM cliniques (3T), d’une IRM expérimentale (Bruker Biospec 117/16 USR), ainsi que de systèmes MEG, EEG, TMS et TEP/IRM pour l’étude de la structure et fonction du cerveau dans des conditions saines ou pathologiques.
Le projet global implique des collaborations transversales entre experts en modélisations mathématiques, imagerie par IRM, imagerie cellulaire et histologie au sein et à l’extérieur de l’Institut. Une collaboration étroite est établie entre le CENIR et le groupe « Athena » de l’INRIA (Sophia‐Antipolis, France) dirigé par le Pr. Richard Deriche.
Le post‐doctorant sera impliqué dans les développements méthodologiques de nouveaux biomarqueurs de la matière blanche en IRM de diffusion et en diffusion spectroscopique. Dans ce cadre, le candidat sera en charge des acquisitions et des analyses des données à 11.7T chez des modèles rongeur d’axonopathie et myélinopathie. Le candidat sera potentiellement aussi impliqué dans les analyses de données de microscopie électronique ainsi que d’établir des corrélations avec les données IRM.
2016/09/08 Post-doctorat en physique de l’IRM et développement de Biomarqueurs, Paris
Un poste de post‐doctorant est ouvert pour 18 mois à temps plein au Centre de Neuroimagerie de Recherche (CENIR) à l’ICM (Paris) dans le cadre d’un projet financé par l’IHU‐A‐ICM (Projet « MAXIMS », Big Brain Theory, Janvier 2016).
L’objectif de ce projet est d’évaluer la spécificité de nouveaux biomarqueurs IRM de la microstructure de la matière blanche avec des validations histologiques et de microscopie électronique chez des modèles expérimentaux d’axonopathie et de myélinopathie.
Le CENIR est la plate-forme de neuroimagerie de l’ICM dirigée par le Pr. Stéphane Lehéricy. Ce plateau technologique est constitué notamment d’IRM cliniques (3T), d’une IRM expérimentale (Bruker Biospec 117/16 USR), ainsi que de systèmes MEG, EEG, TMS et TEP/IRM pour l’étude de la structure et fonction du cerveau dans des conditions saines ou pathologiques.
Le projet global implique des collaborations transversales entre experts en modélisations mathématiques, imagerie par IRM, imagerie cellulaire et histologie au sein et à l’extérieur de l’Institut. Une collaboration étroite est établie entre le CENIR et le groupe « Athena » de l’INRIA (Sophia‐Antipolis, France) dirigé par le Pr. Richard Deriche.
Le post‐doctorant sera impliqué dans les développements méthodologiques de nouveaux biomarqueurs de la matière blanche en IRM de diffusion et en diffusion spectroscopique. Dans ce cadre, le candidat sera en charge des acquisitions et des analyses des données à 11.7T chez des modèles rongeur d’axonopathie et myélinopathie. Le candidat sera potentiellement aussi impliqué dans les analyses de données de microscopie électronique ainsi que d’établir des corrélations avec les données IRM.