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Job opportunities

Stages longue durée


Dans l'équipe HPU4Science, nous travaillons sur la reconstruction des images de tomographie. Les algorithmes classiques utilisés se basent sur les transformés de Fourier notamment en Imagerie par Résonance Paramagnétique Électronique (I-RPE). Les contraintes implicites dans cette voie sont bien connues : difficulté dans le choix des paramètres, impossibilité de connaître le détail des algorithmes utilisés (boîte noire), difficulté avec les discontinuités de densité de matière  à imager et  impossibilité d'apprécier quantitativement la fidélité des images ainsi obtenues. En cherchant de nouvelles approches pour remédier à cela, nous avons mis au point une nouvelle méthode de traitement des données pour l'I-RPE qui utilise les polynômes de Tchebychev. Après l'extension de cette méthode en 3D, on peut l'utiliser avec les autres techniques d'imagerie médicale tels que la CT-scan , IRM ...


L'équipe PCMTH  comprend un axe de travail en imagerie 2D et 3D. Là, nous travaillons sur deux fronts: premièrement, améliorer et proposer des logiciels déjà disponibles afin rendre possible, d'étendre ou de faciliter des travaux souhaités ou déjà réalisés en imagerie par les ingénieurs et techniciens du C2RMF ; deuxièmement, il s'agit de développer des nouvelles approches d'imagerie 3D permettant d'accélerer les temps d'acquisition, d'améliorer l'exactitude des objets numériques obtenus, et de fusionner des données issues de différents appareils pour obtenir une vision multi-spectrale cohérente.


Cadre général pour la problématique "nouvelles approches en imagerie" : Nous utilisons pour cela une toolbox Matlab dénommé Chebfun ; cet outil est un logiciel libre développé par le groupe d'analyse numérique de l'Université d'Oxford. L'idée est de remplacer chaque spectre par sa représentation sous la forme d'une combinaison linéaire de polynômes de Tchebychev de première et deuxième espèce, tout en garantissant que les opérations effectuées dessus auront la même précision que les calculs en virgule flottante. En adaptant Chebfun à l'I-RPE, nous avons aussi trouvé une nouvelle backprojection qui s'affranchit de la transformée de Fourier et permet de rester dans l'espace de Tchebychev.

Sujet 1 :


Ce stage a deux composantes. D'abord, il s'agit de travailler sur l'approche Chebfun en comprenant comment appliquer des techniques de filtrage de bruit sur les objets Chebfun et étudier la propagation de ces derniers dans la chaîne de traitement d'imagerie. En effet, les images obtenues en appliquant le nouvel algorithme sans filtrer le bruits sont déjà meilleures que celles obtenues avec les algorithmes classiques filtrés, donc nous espérons des gains substantiels en filtrant les Chebfun.

Ensuite, il s'agit de contribuer au développement d'outils de traitement d'image permettant de résoudre des problèmes pratiques rencontrés dans les différents traitements scientifiques menés au C2RMF, en particulier ici il s'agit de l'assemblage d'images composant un tout fragmenté (que nous appelons "moisaïquage"), et auxquels nous tentons d'apporter des améliorations en terme d'automatisation et de vitesse de traitement et, ainsi, d'extension à des données de plus grande taille pour lesquelles le traitement manuel se révèle humainement irréalisable.

Ce sujet nécessite un bon niveau en mathématique (niveau M2), et une connaissance du langage Matlab, sachant que le langage Julia sera aussi utilisé mais pourra être appris pendant le stage vu sa proximité avec Matlab.

Remarque : Stage attribué.


Sujet  2 :

Le nouvel algorithme de backprojection Chebfun 3D est implémenté en Matlab et le temps de calcul nécessaire peut atteindre une journée. Afin d'accélérer ce dernier, nous avons choisi d'utiliser le langage open source Julia qui associe la souplesse de Matlab avec la performance du langage C. Le développement de certains algorithmes de cette toolbox était le sujet d'un stage de six mois et le but dans ce stage est d'avancer sur ce travail afin de pouvoir faire tout le traitement du nouvel algorithme de backprojection sur Julia, et ainsi apporter une amélioration substantielle aux traitement 2D/3D habituels ce qui réduira les temps d'acquisition d'images sur les différents tomographes, en particulier X, et rendra ainsi possible l'obtention d'images 3D sur des oeuvres de grande taille.

Les compétences nécessaires pour ce sujet : un bon niveau en programmation C, et en programmation parallèle avec les connaissances matérielles qui vont de pair.


Nous travaillons sous Linux (Ubuntu) avec les langages de programmation Matlab, Julia, Python, C, CUDA. Le code doit tourner sur un cluster HPU (Hybrid Processing Units) constitué de CPUs et GPUs.


Période : à partir de janvier/février/mars 2015 pour une période de quatre à six mois.

Rémunération : environ 450€/mois.



Contact : Yann Le Du

CNRS/Chimie ParisTech/IRCP équipe PCMTH

11 rue Pierre et Marie Curie

75005 Paris