Suivi en ligne des procédés de bio-production par imagerie holographique 3D

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-DRT-25-0381  

Direction

DRT

Description du sujet de thèse

Domaine

Défis technologiques

Sujets de thèse

Suivi en ligne des procédés de bio-production par imagerie holographique 3D

Contrat

Thèse

Description de l'offre

La culture des cellules adhérentes sur microcarriers (MCs) est un moyen prometteur pour différentes applications en bioproduction, comme la fabrication et l'administration de biomédicaments, la médecine régénérative, ou le suivi de la différenciation cellulaire. Cependant, elle pose des défis majeurs pour l’analyse des cellules sans affecter l’intégrité du substrat. L’imagerie holographique sans lentille se présente comme une solution prometteuse, capable de capturer des images de cellules sur un grand champ de vue sans aucune étape biochimique supplémentaire.
Cette thèse propose de développer un système d’imagerie holographique 3D pour le suivi des cellules sur MCs en temps quasi-réel, avec des algorithmes avancés pour la reconstruction et l’analyse d’images. Ce système sera intégré dans des bioréacteurs en ligne, testant sa précision et sa robustesse sur des cultures biologiques variées. L’utilisation de l’apprentissage profond permettra la segmentation et l'analyse des cellules en temps quasi-réel, facilitant ainsi le suivi des dynamiques cellulaires. Ce projet innovant promet d'optimiser les procédés biologiques en offrant une vision non invasive des échantillons multicellulaires en 3D, avec des applications potentielles comme le suivi d’organes-sur-puce et de systèmes cellulaires complexes.

Université / école doctorale

Ecole Doctorale de Physique de Grenoble (EdPHYS)
Université Grenoble Alpes

Localisation du sujet de thèse

Site

Grenoble

Critères candidat

Formation recommandée

Ingénieur spécialisé en data science

Demandeur

Disponibilité du poste

01/11/2025

Personne à contacter par le candidat

PAVIOLO Chiara chiara.paviolo@cea.fr
CEA
DRT/DTIS//L4IV
Commissariat à l’énergie atomique et aux énergies alternatives / LETI
MINATEC Campus
17 rue des martyrs
F-38054 Grenoble Cedex

0438786348

Tuteur / Responsable de thèse

HERVÉ Lionel lionel.herve@cea.fr
CEA
DRT/DTIS//L4IV
17, rue des martyrs

ED de physique de Grenoble
04 38 78 60 59

En savoir plus

https://www.researchgate.net/profile/Chiara-Paviolo