Thèse Amélioration de la Qualité de l'Imagerie Irm à Faible Champ H/F

Université Paris-Saclay GS Sciences de l'ingénierie et des systèmes

Établissement : Université Paris-Saclay GS Sciences de l'ingénierie et des systèmes
École doctorale : Sciences et Technologies de l'Information et de la Communication
Laboratoire de recherche : IBISC - Informatique, BioInformatique, Systèmes Complexes
Direction de la thèse : Dro Désiré SIDIBÉ ORCID 0000000258437139
Début de la thèse : 2026-10-01
Date limite de candidature : 2026-03-22T23:59:59

Ce projet de recherche se concentre sur le développement de nouvelles techniques de transfert de qualité d'images et de super-résolution pour l'imagerie par résonance magnétique (IRM) à faible champ, afin de répondre au besoin critique d'un outil de diagnostique amélioré dans les contextes à faibles ressources. Le projet vise à combler l'écart de qualité entre les systèmes d'IRM à champ faible et élevé en améliorant la résolution, le contraste et l'utilité diagnostique de l'image en utilisant les progrès récents en matière d'imagerie et d'apprentissage automatique. Des tâches de post-traitement supplémentaires, notamment la segmentation des images et la quantification de l'incertitude, permettront d'obtenir des informations cliniques significatives à partir d'images améliorées, favorisant ainsi un accès plus large à des systèmes d'IRM portables de haute qualité dans le domaine des soins de santé.
Plus précisément, les principaux objectifs scientifiques de la thèse sont les suivants:
1. Estimer la qualité des images IMR à faible champ
2. Développer de nouvelles techniques de transfert de qualité et de super-résolution pour l'IRM à faible champ
3. Quantifier le bénéfice de l'amélioration de la qualité des images pour les diagnostique.

Le travail de thèse comprendra le développement de modèles théoriques ainsi que l'analyse de données médicales réelles. Aussi, une bonne connaissance des systèmes d'acquisition d'images médicales est nécessaire.

We invite applications for a fully funded PhD studentship as part of a collaborative project between the University of Exeter and Université Paris-Saclay.
The successful candidate will benefit from working across two prestigious institutions, earning a double PhD degree, and contributing to an interdisciplinary research environment.

The project aims to bridge the quality gap between low- and high-field MRI systems by improving image resolution, contrast, and diagnostic utility using the recent advances in computational imaging and machine learning.
Additional post-processing tasks, including image segmentation and uncertainty quantification, will enable meaningful clinical insights from enhanced images, supporting broader access to high-quality, portable MRI systems in global healthcare.
The main scientific objectives of the project are:
1. Assessing image quality in low-field MRI
2. Developing image quality transfer and super-resolution techniques for low-field MRI
3. Assessing the benefit of quality enhancement in diagnostic