Développement d’algorithmes de Machine Learning pour l’amélioration de l’acquisition et du traitement de

Détail de l'offre

Informations générales

Entité de rattachement

Le CEA est un acteur majeur de la recherche, au service des citoyens, de l'économie et de l'Etat.

Il apporte des solutions concrètes à leurs besoins dans quatre domaines principaux : transition énergétique, transition numérique, technologies pour la médecine du futur, défense et sécurité sur un socle de recherche fondamentale. Le CEA s'engage depuis plus de 75 ans au service de la souveraineté scientifique, technologique et industrielle de la France et de l'Europe pour un présent et un avenir mieux maîtrisés et plus sûrs.

Implanté au cœur des territoires équipés de très grandes infrastructures de recherche, le CEA dispose d'un large éventail de partenaires académiques et industriels en France, en Europe et à l'international.

Les 20 000 collaboratrices et collaborateurs du CEA partagent trois valeurs fondamentales :

• La conscience des responsabilités
• La coopération
• La curiosité
  

Référence

SL-DES-26-0045  

Description du sujet de thèse

Domaine

Sciences pour l'ingénieur

Sujets de thèse

Développement d’algorithmes de Machine Learning pour l’amélioration de l’acquisition et du traitement des images en imagerie radiologique

Contrat

Thèse

Description de l'offre

Le Laboratoire de Mesures Nucléaires du LNPA ( Laboratoire d'étude des technologies du Numérique et des Procédés Avancés) de Marcoule est constitué d’une équipe spécialisée dans les mesures nucléaires de terrain. Ses activités sont réparties entre le développement de système de mesures et l'expertise technique auprès d'installations du CEA ou de partenaires externes (ORANO, EDF, AIEA).
Le LNPA développe et utilise des imageurs radiologiques (gamma et alpha) depuis plusieurs années. Certains des développements réalisés ont donnés lieu à des produits industriels et d’autres imageurs sont toujours en cours de développement et d’amélioration. L’imagerie alpha, en particulier, est un procédé qui permet de déceler des zones de contamination alpha à distance. La localisation du terme source alpha est une étape importante en boîte à gants que ce soit pour un projet d’assainissement et de démantèlement, pour la maintenance en exploitation ou pour la radioprotection des travailleurs. L’alpha caméra est l’outil qui rend accessible la cartographie alpha à distance et depuis l’extérieur des boîtes à gants.
L'objectif de la thèse est de développer et mettre en place des solutions mathématiques de prédiction et de débruitage pour améliorer l'acquisition et le post-traitement d'images radiologiques, et, en particulier, d'images alpha caméra.
Deux axes de recherche principaux seront approfondis :
- Le développement d'algorithme de débruitage d'image en temps réel ou en post-traitement
- Le développement d'algorithme prédictif pour générer des images à statistique élevées sur la base d'échantillons d'images réelles.
Pour ce faire une base de données expérimentale et par simulation sera à établir afin d'alimenter les algorithmes IA.
Ces deux axes de recherche seront concrétisés par la réalisation d’un prototype d’imageur intégrant les fonctionnalités de Machine Learning, une interface d’acquisition et de traitement d’image, qui sera utilisé lors d’une mise en œuvre expérimentale.
A travers cette thèse l’étudiant se forgera de solides connaissances en mesures nucléaires, interaction rayonnement/ matière, traitement d’images scientifiques et aura une vision précise des besoins radiologiques dans le cadre des chantiers d’assainissement / démantèlement.

Université / école doctorale

Information, Structures et Systèmes (I2S)

Localisation du sujet de thèse

Site

Marcoule

Critères candidat

Formation recommandée

CENTRALES NANTES, CENTRALE MARSEILLE, ENSI CAEN, PHELMA, ENSIMAG

Demandeur

Disponibilité du poste

01/06/2026

Personne à contacter par le candidat

MAHE Charly charly.mahe@cea.fr
CEA
DES/DPME//LNPA
CEA/DES/ISEC/DPME/SEIP/LNPA
BP 17171, 30207 Bagnols sur cèze Cedex
04.66.79.79.51

Tuteur / Responsable de thèse

LAMADIE Fabrice fabrice.lamadie@cea.fr
CEA
DES/ISEC/DMRC/STDC/LRVE
CEA - Centre de Marcoule
Bâtiment 57
BP 17171
30207 Bagnols-sur-Cèze Cedex
04 66 79 65 97

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