زمالة ما بعد الدكتوراه في التعلم العميق بالذكاء الاصطناعي للتصوير الطبي
لاتيم
جامعة حكومية, تصفح الفرص المماثلة
ar
جامعة حكومية, تصفح الفرص المماثلة
التعلم العميق بالذكاء الاصطناعي في التصوير الطبي ، والتطبيق في العلاج الإشعاعي التكيفي
السياق العلمي
يُعد العلاج الإشعاعي الخارجي (EBRT) خطوة أساسية في العلاج المرجعي لسرطانات الحوض ، وهي أكثر أنواع السرطان شيوعًا بين الذكور ، وخاصةً سرطان البروستاتا ، وكذلك سرطان المستقيم والمثانة. يتكون هذا العلاج الإشعاعي من تعريض الورم للإشعاع باستخدام أجزاء علاجية متعددة منتشرة على مدى عدة أسابيع مع تجنيب الأعضاء في خطر. ومع ذلك ، يتم إعاقة كفاءتها بسبب التشوهات التشريحية الكبيرة التي تحدث بين كسور العلاج ، في حين يتم تحسين خطة العلاج بدقة وفقًا لتشريح ثابت. يتكون العلاج الإشعاعي التكيفي من تحديث تشريح المريض قبل كل جزء من العلاج باستخدام صورة Cone Beam CT (CBCT) ، الشكل 1. نظام التصوير هذا مدمج في نظام العلاج الإشعاعي الخارجي مما يسمح بالتقاط صور للمريض بسرعة. ومع ذلك ، فإن نظام التصوير هذا يوفر تباينًا ضعيفًا وجودة صورة رديئة مما يجعل من الصعب تحديث شكل الأعضاء بدقة. يتمثل التحدي الرئيسي للعلاج الإشعاعي التكيفي في تحديد الأعضاء تلقائيًا بناءً على CBCT اليومي وصور CT و MR الأولية للمريض (انظر الشكل 1). يُظهر الذكاء الاصطناعي مؤخرًا ، وخاصة التعلم العميق ، نتائج واعدة في معالجة الصور لتحسين سير العمل الطبي في العلاج الإشعاعي. الهدف من هذا الموقف هو استكشاف طرق التعلم العميق الجديدة لحل التحدي على العلاج الإشعاعي التكيفي.
الوصف الوظيفي والبعثات
قد يتم حل تجزئة الأعضاء باتباع إستراتيجية مختلفة باستخدام التعلم العميق نظرًا لأن ملامح العضو يتم إجراؤها دائمًا على التصوير المقطعي المحوسب الأولي ، الذي يستخدم لتحديد تخطيط العلاج.
على سبيل المثال ، قد تتعلم الشبكة كيفية تقسيم الأعضاء على CBCT باستخدام مجموعة بيانات تتضمن الحقيقة الأساسية من CT و / أو MR. مثال آخر هو إجراء تسجيل غير صارم بين التصوير المقطعي المحوسب الأولي و CBCT اليومي لتحديث تشريح المريض. أو استخدم إستراتيجية التوليف عبر الوسائط باستخدام البنى العصبية العدائية (GAN) ، لتوليد CT (sCT) التوليفي من CBCT ، ثم قم ببساطة بتسجيل CT و sCT لتحديث التشريح.
سيتكون موقف ما بعد الدكتوراة في التحقيق وتطوير مناهج جديدة في التعلم العميق. استنادًا إلى دراسة الأدبيات ، سيكون لطبيب ما بعد الدكتوراة مطلق الحرية في استكشاف واقتراح استراتيجيات مختلفة (التجزئة ، التسجيل ، تركيب الصور) لتحسين سير عمل العلاج الإشعاعي التكيفي. تتوفر مجموعة البيانات اللاحقة بالفعل في المختبر (بالاشتراك مع مستشفى الجامعة المحلي) مما يسمح بتحقيق صحة جيدة ونشر منشورات في كلا المجالين ، والفيزياء الطبية ومعالجة الصور.
الملف الشخصي
نبحث عن مرشح حاصل على درجة الدكتوراه في علوم الكمبيوتر أو معالجة الصور أو الرياضيات التطبيقية. من المتوقع أيضًا الاستقلالية والانفتاح والتحفيز ، فضلاً عن مهارات التحدث / الكتابة باللغة الإنجليزية. بعض الخبرة في التعلم العميق أو التصوير الطبي موضع تقدير ولكن ليس مطلوبًا. هذا الموقف هو فرصة جيدة للتعلم وإتقان أحد هذه المواضيع.
سياق الموقف
سينضم باحث ما بعد الدكتوراه إلى مختبر INSERM UMR1101 لمعالجة المعلومات الطبية (LaTIM ، بريست ، فرنسا). تتكون مجموعتنا البحثية من 20 شخصًا بما في ذلك طلاب الدكتوراه وغيرهم من باحثي ما بعد الدكتوراه. سيعمل باحث ما بعد الدكتوراة المعين في المستقبل بالتعاون مع مختلف الشركاء الأكاديميين والمستشفيات. ستكون المنصب لمدة أولية مدتها عام واحد ويمكن تجديدها. الراتب يعتمد على خبرة المرشح.
اختر البلد الذي توّد السفر إليه للدراسة مجانا أو العمل أو التطوع
