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 < E-Mail aus Sicherheitsgründen gelöscht >
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 < E-Mail aus Sicherheitsgründen gelöscht >
CEA
DES/ISEC/DMRC/STDC/LRVE
CEA - Centre de Marcoule
Bâtiment 57
BP 17171
30207 Bagnols-sur-Cèze Cedex
04 66 79 65 97
En savoir plus
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 < E-Mail aus Sicherheitsgründen gelöscht >
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 < E-Mail aus Sicherheitsgründen gelöscht >
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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