Sujet de stage
Titre :
Caractérisation de la base de données cliniques SpectroLive et développement de méthodes d'intelligence artificielle pour la classification d'états
sains de la peau humaine (phototypes, âge apparents cutanés notamment).
Dates :
2023/02/13 - 2023/08/13
Encadrant(s) :
Description :
Contexte
Dans le cadre de l'essai clinique SpectroLive (réalisé au CHR Metz-Thionville), des spectres optiques ont été acquis sur 140 patients. Les données expérimentales ont
été regroupées dans une base de données constituée de plus de 2 000 spectres optiques correspondant chacun à un site cutané (sain, cancéreux ou précancéreux).
L'objectif du stage proposé sera d'exploiter la base de données pour la caractériser, y apporter les corrections nécessaires et développer des méthodes de
classification de paramètres biologiques caractéristiques de la peau saine (âge apparent cutané, phototype).
Missions du stage
Le /la stagiaire devra caractériser la base de données sur la plan statistique et y réaliser les ajustements nécessaires lors de l'identification de dysfonctionnements.
Le/la stagiaire devra réaliser un état de l'art afin de définir les méthodes de classification (supervisées ou non) les plus adaptées à la base de données et aux objectifs
fixés (SVM, k-NN, etc.). Il/elle devra implémenter la/les méthodes retenue(s) pour caractériser la relation entre un (des) paramètres optiques (e.g. intensité sur une
bande spectrale donnée) et des paramètres biologiques : âge apparent cutané, âge civil et phototype, respectivement.
Les résultats obtenus pourront être valorisés dans le cadre d'une publication scientifique.
Dans le cadre de l'essai clinique SpectroLive (réalisé au CHR Metz-Thionville), des spectres optiques ont été acquis sur 140 patients. Les données expérimentales ont
été regroupées dans une base de données constituée de plus de 2 000 spectres optiques correspondant chacun à un site cutané (sain, cancéreux ou précancéreux).
L'objectif du stage proposé sera d'exploiter la base de données pour la caractériser, y apporter les corrections nécessaires et développer des méthodes de
classification de paramètres biologiques caractéristiques de la peau saine (âge apparent cutané, phototype).
Missions du stage
Le /la stagiaire devra caractériser la base de données sur la plan statistique et y réaliser les ajustements nécessaires lors de l'identification de dysfonctionnements.
Le/la stagiaire devra réaliser un état de l'art afin de définir les méthodes de classification (supervisées ou non) les plus adaptées à la base de données et aux objectifs
fixés (SVM, k-NN, etc.). Il/elle devra implémenter la/les méthodes retenue(s) pour caractériser la relation entre un (des) paramètres optiques (e.g. intensité sur une
bande spectrale donnée) et des paramètres biologiques : âge apparent cutané, âge civil et phototype, respectivement.
Les résultats obtenus pourront être valorisés dans le cadre d'une publication scientifique.
Mots clés :
base de données, classificatio, machine learning, spectroscopie optique, peau humaine
Conditions :
Durée : 13/02/2023 - 13/08/2023
Employeur : Université de Lorraine
Lieu : CRAN, Faculté de Médecine de Nancy
Rémunération : pas de financement disponible
Profil attendu : spécialiste des bases de données, compétences en programmation Python, SQL, Matlab,
utilisation de Gitlab, autonomie, sens des responsabilités, force de proposition
Employeur : Université de Lorraine
Lieu : CRAN, Faculté de Médecine de Nancy
Rémunération : pas de financement disponible
Profil attendu : spécialiste des bases de données, compétences en programmation Python, SQL, Matlab,
utilisation de Gitlab, autonomie, sens des responsabilités, force de proposition
Département(s) :
| Biologie, Signaux et Systèmes en Cancérologie et Neurosciences |
Financement :
Pas de financement disponible
