Deep Learning-based Video Face and Voice Digital Markers for Early Detection and Stratification of Parkinson Disease

PhD thesis offer: Deep Learning-based Video Face and Voice Digital Markers for Early Detection and Stratification of Parkinson Disease
at Telecom SudParis / Institut Polyetchnique de Paris
19 place Marguerite Perey 91120 Palaiseau, France
Supervisors
– Prof. Mounîm A. El Yacoubi SAMOVAR, Telecom SudParis, IMT, Thesis’s supervisor (50%)
– Dr. Dijana Petrovska SAMOVAR, Telecom SudParis, IMT, co-supervisor (50%)
– In collaboration with medical research team : Jean-Christophe CORVOL, Marie VIDAILLET et Stéphane LEHERICY (Sorbonne University, Inserm, CNRS, Paris Brain Institute – ICM, Paris, France, 2-APHP, Hôpital Pitié-Salpêtrière, Department of Neurology, Clinical Investigation Center for Neurosciences, Paris, France ; APHP, Hôpital Pitié-Salpêtrière, Department of Neuroradiology, Paris, France)
Contact
– Mounîm A.… En lire plus...

Transformer et renforcer pour le transfert et l’apprentissage en ligne des agents conversationnels vocaux

Nous recherchons des candidats motivés pour une thèse en 
IA/TAL/Interaction vocale sur le thème : 

**Transformer et renforcer pour le transfert et l’apprentissage en ligne des agents conversationnels vocaux** 

Le challenge principal que nous souhaitons porter dans la thèse est de permettre une adaptation sur une tâche particulière des capacités d’un modèle neuronal profond de type Transformer pré-entraîné, notamment pour l’élaboration d’un agent conversationnel.En lire plus...

Outil d’aide à la décision pour les pilotes dans l’analyse de la sécurité du comportement dynamique d’un véhicule

L’Inria Sophia-Antipolis, la DGA – Direction générale de l’armement (site d’Angers) et l’Université d’Angers (LERIA) recherchent un candidat pour une thèse dans le domaine de l’Intelligence Artificielle appliquée à l’analyse de la sécurité du comportement dynamique des véhicules. Aujourd’hui, nous sommes en phase de recrutement de ce candidat, titulaire au minimum d’un M2 ou d’un diplôme d’ingénieur, et de citoyenneté de l’Union Européenne, de Suisse ou du Royaume Uni.En lire plus...

Modèles neurophysiologiques dynamiques et apprentissage profond pour l’étude de la connectivité cérébrale de sujets sains et cérébrolésés

Contexte scientifique
Les progrès dans le développement des dispositifs de capture des signaux physiologiques humains en termes de résolution spatiale et/ou temporelle, portabilité, ergonomie, autonomie, coût, laissent présager d’usages jusqu’ici inexplorés. Dans le cadre de cette thèse nous nous intéressons aux signaux neurophysiologiques acquis via une interface cerveau-ordinateur (ICO). Plus précisément nous nous focaliserons sur les signaux issus de l’électroencéphalographie (EEG) et de la spectroscopie proche infrarouge fonctionnelle (SPIRf) pour répondre à des problématiques neuroscientifiques.… En lire plus...

Extraction de connaissances à partir de grands graphes spatio-temporels – application à hydroécologie et à la télédétection

 

Valoriser les grandes masses de données spatio-temporelles dans le champs de l’environnement est crucial. Ceci nécessite de concevoir et développer de nouvelles approches aptes à traiter conjointement les aspects spatiaux et les aspects temporels. Si les graphes, outils puissants à la fois théoriquement et méthodologiquement, sont utilisés pour modéliser des phénomènes temporels ou spatiaux, les méthodes actuelles de fouille, d’analyse et d’extraction de connaissances n’exploitent, en général, qu’une seule dimension de l’information, spatiale versus temporelle.En lire plus...

Analyse de données relationnelles – définition de quantificateurs spatiaux et temporels

 

L’analyse de concepts formels (ACF) est une méthode mathématique de classification, largement appliquée sur différents types de données et dans de nombreux domaines. Elle consiste, à partir d’une table (appelée contexte) décrivant des objets par des attributs, à construire un treillis de concepts, i.e. des ensembles maximaux d’objets partageant le même ensemble d’attributs.En lire plus...

CIFRE – Reconnaissance automatique des émotions par sources multimodales (analyses faciale, vocale et textuelle)

Le(La)  candidat(e) doctorant(e) établira un état de l’art des approches intelligence artificielle pour la détection et la reconnaissance des émotions au moyen des modalités de type facial, vocal et textuel. Il proposera des méthodes/algorithmes originales de fusion en amont et/ou en aval des différentes sources d’expression des émotions, avec des métriques de performances et d’utilisabilités.… En lire plus...

Développement et validation d’un outil multivarié de prédiction dynamique d’un échec de greffe rénale.

<strong>Proposition de thèse CIFRE en Biostatistique/Epidémiologie</strong>

Dans le cadre d’une collaboration entre le CHU de Nantes, l’unité INSERM 1064 CRTI, l’unité INSERM 1246 SPHERE et l’entreprise Sêmeia, nous proposons une thèse CIFRE au sein de l’école doctorale Biologie Santé de l’université Bretagne Loire.

<em>Projet de recherche:</em>

<strong><em>Développement et validation d’un outil multivarié de prédiction dynamique d’un échec de greffe rénale.</em></strong>… En lire plus...

Conception d’outils pour la e-santé dédiés à la détection précoce des comportements alimentaires associés à la prise de poids corporel

 

Les trajectoires de santé des individus dépendent en grande partie, au-delà des déterminismes génétiques, de leurs modes de vie (Shuval et al., 2015). L’alimentation joue un rôle majeur dans l’état de santé des individus. Une alimentation déséquilibrée notamment riche en produits ultra transformés pendant une longue période pourrait induire une prise de poids et conduire à l’obésité (Fardet, 2018 ; Fardet et al.,En lire plus...