Période, durée
printemps/été 2025, 4 à 6 mois
Profil recherché
Étudiant(e) BAc+3 ou +4 en Analyse statistique, Machine Learning, Traitement du signal, Matlab / Python (Pytorch), autonome, curieux(se), dynamique
Gratification
4,35€/h (standard)
Lieu
Annecy-le-vieux ; Maison de la mécatronique ; laboratoires SYMME et LISTIC
Sujet
CONTEXTE :
Les pathologies respiratoires chroniques obstructives, telles que la Broncho-Pneumopathie Chronique Obstructive (BPCO), représentent un enjeu de santé publique majeur. Dans ce cadre, nous menons une étude clinique, nommée MUKROBS, lors de laquelle des données cliniques sont récoltées et des bruits respiratoires adventices enregistrés en différents sites de la cage thoracique de patients atteints de BPCO. L’objectif de cette étude est d’élaborer deux scores d’encombrement, l’un basé sur des indicateurs cliniques et l’autre sur des données obtenues grâce à un dispositif de mesure spécifiquement développé pour l’étude.
Lors de l’étude clinique, des milliers d’enregistrements acoustiques bruts de durée différente ont été recueillis sur un groupe pathologique et sur un groupe témoin, pour un effectif total de 60 sujets. Parmi ces données, nous cherchons à identifier et compter principalement 3 types de sons respiratoires pathologiques (craquement, sibilant, ronchis) de caractéristiques temporelles et fréquentielles différentes. Un travail préliminaire a déjà été effectué sur la reconnaissance par IA de ces sons, en vue de l’obtention d’indicateurs qui participeront à la construction du second score. Ce travail a soulevé différents verrous, notamment en ce qui concerne le pré-traitement des signaux mesurés.
MISSIONS :
Le stage proposé se déroulera selon deux axes distincts :
Un premier axe de travail consiste à consolider la démarche d’apprentissage mise en oeuvre lors du travail précédent pour la reconnaissance des bruits par IA.
– Le deuxième axe de travail sera consacrée à l’amélioration des modèles d’IA définis et à l’élaboration de nouvelles stratégies d’augmentation des données. Une approche de localisation des sources de bruit sera envisagée selon l’avancement du projet.
Le stage sera en lien avec un autre stage sur l’élaboration des scores cliniques à partir du traitement statistique des données enregistrées sur des patients, avant et après leur prise en charge médicale.
Contacts
Merci d’envoyer vos relevés de notes des deux dernières années et votre CV à :
Argheesh.Bhanot
@univ-smb.fr
Equipe projet
Christine Barthod, enseignant-chercheur IUT Annecy / SYMME
Laurent Goujon, enseignant-chercheur IUT Annecy / SYMME
Argheesh Bhanot, enseignant-chercheur IUT Annecy / LISTIC