Dassault Systèmes, l'entreprise de la 3DEXPERIENCE, est un « accélérateur de progrès humain ». Elle propose aux entreprises et aux particuliers des environnements virtuels collaboratifs qui leur permettent d'imaginer des innovations plus durables. En développant un jumeau virtuel du monde réel, grâce à la plateforme 3DEXPERIENCE et à ses applications, Dassault Systèmes donne à ses clients les moyens de repousser les limites de l'innovation, de l'apprentissage et de la production.
Les 20 000 collaborateurs de Dassault Systèmes travaillent à créer de la valeur pour nos 270 000 clients de toutes tailles, dans toutes les industries, dans plus de 140 pays. Pour plus d'informations, visitez notre site
www.3ds.com/frSujet : Apprentissage de la représentation pour la sélection de données d'imagerie médicale
Contribuez au futur de la pratique médicale en participant à l'avancement des soins de santé numériques. L'ambition stratégique de Dassault Systèmes est de révolutionner les sciences de la vie grâce au développement du jumeau virtuel, transformant ainsi la médecine de demain.
Vous rejoindrez le département Corporate Research and Science, au sein d'une équipe dédiée au développement d'outils transversaux basés sur l'IA pour la recherche médicale. Cet environnement dynamique vous permettra d'être exposé à un large éventail de sujets de recherche pionniers et vous offrira des opportunités d'apprentissage et d'épanouissement.
Vos missions
Dans un contexte où l'acquisition de données médicales est un facteur limitant dans l'entraînement de modèles de segmentation, il devient essentiel de valoriser les données d'imagerie médicale déjà collectées. Ces jeux de données, souvent complexes et dépourvus de sémantique explicite, posent un défi en matière de sélection et d'interprétation. De plus, la redondance fréquente dans les grands corpus d'imagerie nécessite des méthodes capables d'extraire des représentations robustes et significatives.
Ce stage a pour objectif l'exploration d'un large corpus d'images médicales afin d'apprendre des représentations pertinentes, en vue de concevoir des systèmes avancés de recherche et d'analyse.
Les thématiques porteront sur plusieurs axes méthodologiques, incluant :
* Apprentissage de représentations (représentation learning)
* Échantillonnage intelligent
* Apprentissage actif
* Exploration et manipulation de bases de données médicales
Vos missions incluront :
* La rédaction et la présentation d'un état de l'art sur les sujets abordés
* La conception et la mise en place de nouvelles méthodes
* L'implémentation et l'évaluation des méthodes choisies
* L'exploration des techniques de représentation dans le domaine médical
Vous aurez la possibilité de mener un projet de recherche de manière autonome, dans un environnement dynamique, animé par le partage de connaissances et la collaboration.
- English Version -
Topic: Representation learning for medical imaging data selection
Help shape the future of medical practice by contributing to the advancement of digital healthcare. The strategic ambition of Dassault Systèmes is to revolutionize life sciences through the development of the virtual twin, thereby transforming the medicine of tomorrow.
You'll be joining the Corporate Research and Science department, working within a team dedicated to developing cross-functional, AI-driven tools for medical research. This dynamic environment offers exposure to a wide range of pioneering research topics and provides opportunities for learning and growth.
Your responsibilities
In a context where acquiring medical data is a limiting factor in training segmentation models, it becomes essential to leverage already collected medical imaging data. These datasets, often complex and lacking explicit semantics, present challenges in terms of selection and interpretation. Moreover, the frequent redundancy in large imaging corpora calls for methods capable of extracting robust and meaningful representations.
The goal of this internship is to explore a large corpus of medical images to learn relevant representations, with the aim of designing advanced systems for search and analysis.
The internship will focus on several methodological areas, including:
* Representation learning
* Sampling strategies
* Active learning
* Exploration and manipulation of medical databases
Your responsibilities will include:
* Writing and presenting a state-of-the-art review on the topics covered
* Designing and implementing new methods
* Implementing and evaluating the selected approaches
* Exploring representation techniques in the medical domain
You will have the opportunity to lead a research project independently, within a dynamic environment driven by knowledge sharing and peer collaboration.