Thèse Imagerie du Réseaux de Porosité Cellulaire de la Dent par Super-Resolution en Apprentissage Profond Informée par la Physique et la Biologie H/F - Doctorat.Gouv.Fr

Établissement : Université Grenoble Alpes École doctorale : PHYS - Physique Laboratoire de recherche : Laboratoire Interdisciplinaire de Physique Direction de la thèse : Aurélien GOURRIER ORCID 0000000195265746 Début de la thèse : 2026-10-01 Date limite de candidature : 2026-05-31T23:59:59 Cette thèse de doctorat vise à développer des modèles de super-résolution basés sur l'apprentissage profond pour l'imagerie optique, capables de saisir efficacement la topologie et les caractéristiques géométriques des réseaux de porosité cellulaire dans la dentine dentaire. Cela repose principalement sur la réalisation d'une modélisation physique précise du réseau de porosité, à partir de l'acquisition expérimentale d'images 3D à résolution multiple obtenues par microscopie confocale sur des échantillons colorés. Ces informations serviront à concevoir des modèles de super-résolution efficaces fondés sur la physique, en 1) sélectionnant et en optimisant les architectures de modèle et les fonctions de perte appropriées ; 2) identifiant les échelles de longueur adéquates pour l'échantillonnage des données en vue de l'entraînement des modèles ; 3) concevant des indicateurs de qualité d'image adaptés pour l'évaluation des modèles.
e projet fortement interdisciplinaire requiert donc des connaissances approfondies en modélisation physique des systèmes complexes, en microscopie optique et imagerie, en imagerie par apprentissage profond et en biophysique. Chaire MIAI GeoSuperRes

Vous devez être titulaire d'un master en sciences ou en ingénierie dans l'un des domaines suivants : vision par ordinateur, génie biomédical, optique, physique des systèmes complexes ou mathématiques appliquées. Une solide formation en programmation Python, en traitement d'images et, idéalement, en apprentissage automatique est requise.