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Thèse Approche Multimodale Label-Free pour l'Évaluation Quantitative de la Viabilité Cellulaire par Imagerie Hyperspectrale et Bio-Impédance sur Puce Microfluidique H/F

Doctorat.Gouv.Fr·
Salaire non indiqué
Résumé Vox
  • Rôle principal: Développer et valider un classifieur multimodal pour discriminer les états de viabilité cellulaire.
  • Compétences requises: Bases solides en instrumentation électronique, traitement du signal, programmation (Python ou MATLAB), et notions en optique et IA.
  • Conditions et objectifs: Quantifier le gain de performance de la fusion multimodale et étudier la discrimination cellulaire avec signatures multimodales.
  • Profil recherché: Titulaire d’un Master 2 en électronique, instrumentation, imagerie biomédicale ou traitement du signal.
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Description du poste

Détail du poste Établissement : Université de Lorraine École doctorale : IAEM - INFORMATIQUE - AUTOMATIQUE - ELECTRONIQUE - ELECTROTECHNIQUE - MATHEMATIQUES Laboratoire de recherche : IJL - INSTITUT JEAN LAMOUR Direction de la thèse : Djilali KOURTICHE ORCID Début de la thèse : Date limite de candidature : 2026-07-31T23:59:59 L'évaluation de la viabilité cellulaire constitue un enjeu majeur en biologie cellulaire et en recherche biomédicale, notamment dans les domaines du criblage pharmacologique et des thérapies cellulaires. Les méthodes conventionnelles reposent principalement sur des tests destructifs ou des marquages fluorescents, limitant le suivi des cultures cellulaires. Les approches label-free représentent une alternative prometteuse. L'imagerie hyperspectrale (HSI) permet d'extraire des signatures optiques liées à l'état morphologique et métabolique des cellules, tandis que l'analyse de bio-impédance électrique (BIA) fournit des informations complémentaires sur leurs propriétés électriques intracellulaires. Dans ce projet, les mesures de bio-impédance sont réalisées au sein d'une puce microfluidique instrumentée intégrant des micro-électrodes. Bien que l'HSI et le BIA aient démontré individuellement leur potentiel pour l'évaluation label-free de la viabilité cellulaire, leur intégration conjointe dans un dispositif microfluidique de type lab-on-a-chip demeure encore peu explorée. Cette thèse vise à développer une approche multimodale, non destructive et interprétable, combinant mesures optiques et électriques sur une même puce. Les approches label-free unimodales présentent des limitations en termes de robustesse et de capacité de généralisation. L'imagerie hyperspectrale capture des signatures optiques associées au métabolisme et à la morphologie cellulaire, tandis que la Bio-impédance électrique caractérise les propriétés diélectriques des cellules (capacitance membranaire, conductivité cytoplasmique). Leur combinaison au sein d'un dispositif microfluidique intégré constitue une avancée instrumentale et méthodologique significative, susceptible d'améliorer la précision et l'interprétabilité des modèles de classification. - Élaborer et valider expérimentalement un classifieur multimodal capable de discriminer les différents états de viabilité cellulaire. - Quantifier le gain de performance apporté par la fusion multimodale par rapport aux approches unimodales, en termes de précision, de robustesse et de capacité de généralisation. - Identifier un sous-ensemble réduit de bandes spectrales permettant de conserver des performances proches de celles du modèle complet, en vue d'une intégration dans des systèmes opto-électroniques compacts embarqués sur une puce microfluidique. - Étudier la faisabilité de la discrimination cellulaire ( normales, cancéreuses...) à partir des signatures multimodales acquises. Le profil recherché Le/la candidat(e) devra être titulaire d'un Master 2 en :EEA dans le domaine de l'Électronique, Instrumentation, Imagerie biomédicale, Traitement du signal et des images.Le/la candidat(e) devra disposer des compétences suivantes :Solides bases en instrumentation électronique, systèmes de mesure et acquisition de donnéesBonnes compétences en traitement du signal et traitement d'imageMaîtrise d'au moins un environnement de programmation scientifique (Python ou MATLAB)Notions en apprentissage automatique / intelligence artificielleDes connaissances en optique (imagerie) seront particulièrement appréciées.

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Source originale
hellowork.com
Publiée
18 juil. 2026 · date réelle
Dernière vérification
il y a 3 heures
Score de qualité
35/100
Salaire indiqué0
Entreprise identifiée0
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Description complète20

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