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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

Dans le cadre du programme de formation du réseau, l'objectif spécifique du projet de la thèse sera d'explorer de nouvelles solutions de réhabilitation et de suppléance fonctionnelle en utilisant une interface cerveau-machine (ICM) / des neuroprothèses. Les neuroprothèses enregistrent et décodent le signal neuronal cérébral afin d'activer des effecteurs (exosquelette, stimulateur de moelle épinière implantable, etc) directement sans passage de commande de contrôle physiologique interrompu par une lésion de la moelle épinière. CLINATEC a développé et testé des algorithmes afin de décoder l'activité neuronale enregistrée au niveau du cortex cérébral dans le cadre de 2 protocoles de recherche clinique, chez des patients tétraplégiques à Grenoble et chez des patients paraplégiques à Lausanne. Le candidat contribuera aux prochaines percées scientifiques très ambitieuses répondant aux besoins médicaux en matière de neuroprothèses intégrées faciles à utiliser sans assistance. Le décodeur neuronal innovant sera exploré et testé hors ligne et en temps réel dans le cadre d'essais cliniques en cours. CLINATEC recherche un(e) candidat(e) spécialisé(e) dans les domaines de l'apprentissage automatique et du traitement du signal neuronal.

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 octobre-novembre 2022.

Si vous êtes intéressé(e) par cette offre de thèse, 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