L’Irfu (DACM et DIS) a une longue expérience dans la conception d’aimants supraconducteurs, de leur instrumentation, de leur protection et de leur installation cryogénique associée. L’Irfu a naturellement travaillé sur le projet d’IRM haut champ ISEULT (11.75 Teslas). Celui-ci est fonctionnel, sans arrêt sur des durées de plus en plus longue et son exceptionnelle imagerie du cerveau en font un outil performant dans le domaine médical. Cet outil va entrer dans sa phase d’exploitation ou de nouveaux challenges apparaissent notamment sur le fonctionnement très longue durée de la machine (minimum 1 an sans arrêt, durée de vie supérieure à 10 ans).

Dans le cadre de la mise en exploitation de l’IRM ISEULT, une supervision des données issues de l’instrumentation de protection et de l’acquisition des paramètres de l’aimant supraconducteur et de son installation associée est donc nécessaire. De gros volumes de données (plusieurs dizaines de Go/jour) sont enregistrées quotidiennement. La durée d’exploitation de l’IRM est supérieure à 10 ans. 

L’exploitation et l’analyse de ces données doit permettre d’anticiper les désordres du matériel (pannes, vieillissement des composants, …) en mettant l’accent sur les dérives des paramètres de fonctionnement du système (plusieurs centaines de paramètres à prendre en compte).

Le reporting élaboré suite aux traitements des données doit également permettre d’avoir une vue synthétique des évènements spécifiques qui ont eu lieu dans la journée (séquences aléatoires d’imagerie, évènements spécifiques récurrents, tests particuliers, etc …). L’accent sera mis sur la présentation des données qui devra faire ressortir les paramètres importants pour juger de l’état de fonctionnement du système.

L’analyse des données pourra utiliser des méthodes statistiques, de l’analyse fréquentielle ou temps-fréquence et de la détection par utilisation de méthodes liées à l’IA (recherche d’évènements spécifiques ou localisation de patterns de données spécifiques). Une configuration des paramètres de l’analyse devra également être mise en place (différents seuils d’alarme, écarts maximal entre paramètres identiques acquis de manière différentes, …).

L’analyse des données pourra être élaborée quotidiennement mais les résultats des analyses pourront également être exploités sur des fenêtres temporelles plus importantes (semaine, mois, années).

L’ensemble des opérations de traitement devra être automatisé au maximum pour permettre d’élaborer un reporting à destination d’utilisateurs regroupant les concepteurs du système et les exploitants de l’IRM.

Le résultat attendu est un outil logiciel développé en Matlab ou en Python analysant les données et générant une synthèse accessible via un fichier pdf ou via un outil de visualisation à développer également.

Un paramétrage de l’outil devra permettre l’utilisation sur d’autres expériences de physique utilisant la même structure de fichier à analyser.

Etudiant école d’Ingénieur en 5eme année, vous avez des compétences en Matlab, Python, des connaissances en BidData et traitement du signal