Thèse Vers une Imagerie Biomédicale Intégrée Fusion des Modalités Shg P-Shg I-Shg et M-Cars pour une Analyse Optimisée des Tissus Biologiques par Intelligence Artificielle H/F - Doctorat.Gouv.Fr

Établissement : Université de Limoges
École doctorale : Sciences et Ingénierie
Laboratoire de recherche : XLIM
Direction de la thèse : Claire LEFORT ORCID 0000000276852061
Début de la thèse : 2026-10-01
Date limite de candidature : 2026-06-08T23:59:59

Le projet MyoSense dans lequel s'inscrit la présente offre de thèse porte sur les myopathies. Ces maladies affectent les muscles et entraînent une faiblesse musculaire progressive, des troubles moteurs ou des douleurs. Certaines estimations identifient 1 personne atteinte de myopathies héréditaires sur 1 500 à 2 000. Aujourd'hui, le diagnostic des myopathies repose sur une combinaison d'examens cliniques et termine quasiment toujours par une biopsie musculaire, un acte chirurgical invasif, douloureux et traumatique pour le muscle et le patient.

Le projet MyoSense vise à mettre au point des solutions optiques capables, à terme, de remplacer les biopsies chirurgicales classiques par des biopsies optiques. Ces dernières offrent un double avantage : elles sont beaucoup moins invasives et traumatisantes pour l'organe et pour le patient, tout en délivrant un résultat immédiat.

Pour y parvenir, XLIM développe différentes approches innovantes d'endoscopie reposant sur différentes stratégies photoniques. Parmi elles, la microscopie M-CARS est une technique d'imagerie optique non linéaire capable de révéler la richesse vibrationnelle et électronique des échantillons biomédicaux, tirant avantage du spectre large émis par les sources supercontinuum. L'exploitation pure des données hyperspectrales est gérée en partenariat avec l'équipe OPIS-INRIA (CentraleSupélec).

En plus de l'analyse spectrale essentielle à la compréhension fine de la composition biochimique de l'échantillon, le couplage du M-CARS & SHG (XLIM) avec le I-SHG, P-SHG & SHG (INRS-EMT) apporterait des informations structurelles et biochimiques nouvelles. Nous émettons l'hypothèse que ces informations sont discriminantes dans le cas de la recherche de maladies musculaires sans marquage. En effet, l'information structurelle donnée par la SHG peut être complétée par l'information délivrée par la phase (I-SHG) ou par l'état de polarisation (P-SHG) mais également par la composition chimique spatialement localisée (M-CARS). La duplication du matériel entre XLIM et l'INRS-EMT n'est pas à l'ordre du jour. Au contraire, le choix stratégique qui est fait dans le projet MyoSense porte sur la combinaison des résultats expérimentaux obtenus de chaque côté de l'Atlantique, profitant de la modalité commune entre les deux laboratoires : la SHG. C'est le travail qui sera mené durant la thèse. Les cibles visées sont essentiellement les muscles striés squelettiques.

Ainsi, l'objet de la collaboration entre XLIM et l'INRS-EMT au travers du projet MyoSense porte donc sur les questions d'enregistrements et de colocalisation d'images. La colocalisation d'images en microscopie SHG (standard, interférométrique ou polarimétrique) et M-CARS est un point essentiel. La colocalisation permet de relier des signaux issus de mécanismes physiques et d'instruments différents pour mieux comprendre l'organisation structurale et biochimique et son rôle pour l'identification de maladies musculaires. Les principaux défis résident dans l'alignement spatial précis des canaux d'imagerie, la correction de dérives mécaniques, ainsi que la prise en compte des différences de taille et de résolution d'images. La solution choisie ici repose sur le développement d'algorithmes de recalage d'images basés sur l'apprentissage automatique. Dr Aghigh développe actuellement les dispositifs P-SHG et I-SHG mais également les solutions numériques d'intelligence artificielle incluant des stratégies de réseaux antagonistes génératifs qui tendent à apporter des solutions à cette problématique.

Le projet MyoSense est un projet interdisciplinaire qui combine l'optique non linéaire, les mathématiques appliquées & l'informatique avec la médecine. Le laboratoire XLIM (axe photonique) est porteur de ce projet qui implique également l'équipe OPIS-INRIA (CVN, CentraleSupélec, Dr Emilie Chouzenoux et Pr J.C Pesquet) ainsi que le CHU de Limoges et son Centre de référencement des neuropathies périphériques rares (Pr Mathilde Duchesne et Dr Simon Frachet). Ces derniers mois, le consortium s'est élargi à l'international avec la participation de l'INRS-EMT au Canada (Pr François Légaré et Dr Arash Aghigh), spécialiste d'optique non linéaire pour l'imagerie biomédicale. L'intérêt pour XLIM de cette nouvelle collaboration porte sur le moyen de contraste original développé à l'INRS-EMT.

L'objet de la collaboration entre XLIM et l'INRS-EMT au travers du projet MyoSense porte sur les questions d'enregistrements et de colocalisation d'images réalisées de part et d'autre de l'Atlantique et de mutualiser les images obtenues afin d'obtenir de nouvelles informations combinées.

Il s'agit de la Génération de Seconde Harmonique (SHG) interférométrique et polarimétrique (I-SHG et P-SHG), moyens de contrastes qu'XLIM ne développe pas. Pourtant, la combinaison entre I-SHG & P-SHG de l'INRS-EMT avec le SHG & M-CARS (Multiplex-Coherent Antistokes Raman Scattering) développés à XLIM est de grand intérêt dans le cadre du projet MyoSense.

La personne recrutée doit avoir des compétences en :
- optique non linéaire
- traitement numérique des données
- imagerie et microscopie optique
- spectroscopie CARS