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Moteur de recherche d'offres d'emploi CEA

Thèse "Décodeur neuronal adaptatif pour une interface Cerveau-Machine clinique" H/F


Détail de l'offre

Informations générales

Entité de rattachement

Le Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA) est un organisme public de recherche.

Acteur majeur de la recherche, du développement et de l'innovation, le CEA intervient dans le cadre de ses quatre missions :
. la défense et la sécurité
. l'énergie nucléaire (fission et fusion)
. la recherche technologique pour l'industrie
. la recherche fondamentale (sciences de la matière et sciences de la vie).

Avec ses 16000 salariés -techniciens, ingénieurs, chercheurs, et personnel en soutien à la recherche- le CEA participe à de nombreux projets de collaboration aux côtés de ses partenaires académiques et industriels.  

Référence

2022-22158  

Description de la Direction

Le CEA/LETI/CLINATEC lance un appel à candidatures pour une thèse financée par le programme de recherche HORIZON MSCA « Doctoral Networks program ».

L'objectif du programme est de réaliser des avancées techniques / thérapeutiques grâce à divers projets de doctorants, doctorants qui interagiront en permanence afin de converger vers une combinaison efficace entre des traitements et la compensation fonctionnelle pour les personnes atteintes de handicaps moteurs graves dus à une lésion de la colonne vertébrale.

Description de l'unité

Selon les règles du programme européen, pour être éligibles, les candidats ne doivent pas avoir résidé, travaillé ou étudié en France ou pendant plus de 12 mois au cours des 36 mois qui précèdent le recrutement.

Description du poste

Domaine

Mathématiques, information  scientifique, logiciel

Contrat

CDD

Intitulé de l'offre

Thèse "Décodeur neuronal adaptatif pour une interface Cerveau-Machine clinique" H/F

Statut du poste

Cadre

Durée du contrat (en mois)

36 mois

Description de l'offre

Au sein d’une équipe multidisciplinaire, le/la candidat(e) doctorant(e) travaillera dans le domaine du machine learning et du traitement du signal neuronal pour améliorer l’efficacité et l’utilisation des neuroprothèses des paraplégiques et tétraplégiques en combinant différents effecteurs.

Pour atteindre ces objectifs :

- Des stratégies de mise à jour en temps réel du décodeur BCI à l'aide de labels bruités tirés des données neuronales seront explorées,

- Le transfert de la procédure d'étiquetage entre les différents paradigmes ICM sera étudié,

- L'exploration de l'utilisation de l’ICM-A pour des scénarios réalistes de vie réelle sera à réaliser,

- Les algorithmes développés seront évalués et testés hors ligne à l'aide de bases de données enregistrées,

- Enfin, le logiciel ICM-A sera testé en temps réel dans les essais cliniques en cours.

Le/la doctorant(e) sera intégré(e) à l'équipe de traitement du signal de CLINATEC. Participant à un projet hautement interdisciplinaire, il/elle collaborera avec des ingénieurs logiciels et électroniques, des biologistes et des médecins.

Le/la doctorant(e) travaillera avec les équipes de l'EPFL et du CHUV en contribuant aux essais cliniques. Il ou elle rencontrera les autres laboratoires et doctorants du programme, visitera les laboratoires du réseau, participera aux réunions, workshops et sessions de formations du réseau.

Profil du candidat

CLINATEC recherche un(e) doctorant(e) spécialisé(e) dans l'apprentissage automatique. Des compétences en apprentissage adaptatif / incrémental, traitement en temps réel de grands flux de données, ainsi que des connaissances en Deep learning seront appréciées.

Des compétences de programmation sur MATLAB et Python sont essentielles. Une expérience dans le traitement des signaux neuronaux (EEG-ECoG-MEG) et un intérêt marqué pour les neurosciences et les domaines biomédicaux seront des atouts.

La date de début souhaitée est décembre 2022.

Selon les règles du programme européen, pour être éligibles, les candidats ne doivent pas avoir résidé, travaillé ou étudié en France pendant plus de 12 mois au cours des 36 mois qui précèdent le recrutement.

Si vous êtes éligible, veuillez envoyer vos CV, lettre de motivation et les coordonnées d'au-moins deux scientifiques de référence à :

- Tetiana Aksenova : tetiana.aksenova@cea.fr

- Guillaume Charvet : guillaume.charvet@cea.fr

 

Localisation du poste

Site

Grenoble

Localisation du poste

France, Auvergne-Rhône-Alpes, Isère (38)

Ville

GRENOBLE

Critères candidat

Formation recommandée

Diplôme d'ingénieur ou Master 2 en traitement du signal

Demandeur

Disponibilité du poste

10/10/2022