H/F Ingénieur d'études Microscopie optique biomédicale

Missions :
La personne recrutée aura pour première mission celle de prendre en main le système de microscopie laser hyperspectral M-CARS. Les premières images M-CARS seront produites sur du muscle de souris déposé entre lame et lamelle. Ensuite, la seconde mission sera de produire des images afin de construire la base de données hyperspectrale M-CARS enregistrée sur du muscle dans lequel le réseau de myosine est clairement identifié par SHG, un moyen de contraste très connu. La signature discriminante qui a été observée dans la « zone muette » des spectres M-CARS par niveau d’intensité sera recherchée. Il s’agit alors d’identifier la signature spectroscopique par M-CARS hyperspectrale par les solutions d’IA qui seront apportées par l’équipe OPIS CentraleSupélec (Saclay), partenaire privilégié sur ce sujet.
Activités :
- manipulation de microscopes optiques
- microscopie M-CARS et multiphoton
- construire la base de données d'image
- échange avec Centralesupélec pour la construction de la stratégie d’IA permettant de retrouver l’information discriminante.
-préparation d'échantillons biomédicaux
- lien avec les médecins
- tester en microscopie optique d’autres échantillons biomédicaux, comme les neurones, les plantes ou les bactéries
- mise à l'épreuve de la stratégie d'IA pour discriminer différentes populations par la méthode d’IA mise en œuvre.
Contexte de travail :
La microscopie CARS (Coherent Anti-Stokes Raman Scattering) est une technique avancée d'imagerie optique non linéaire qui permet d'obtenir des informations vibrationnelles d’échantillons biomédicaux. L’intérêt de la microscopie CARS est de fournir des informations spectroscopiques sans marquage (label-free). L’usage des sources laser à très large spectre dites « supercontinuum » a été introduit pour explorer toutes les vibrations de l’échantillon. On parle alors de solution M-CARS, pour CARS Multiplexé. De plus, la détection spectrale de l’instrument dédié donne accès à l'imagerie M-CARS hyperspectrale qui permet de collecter et d'analyser un large spectre de lumière pour chaque pixel d'une image. Chaque pixel de l'image contient donc un spectre large (1024 points), fournissant des informations sur la composition des substances présents dans la scène.
Par cette solution technique originale de M-CARS hyperspectrale, nous avons démontré récemment que la « zone muette » d’un spectre M-CARS est en réalité pourvoyeuse d’information discriminante pour l’échantillon, une technique encore inexplorée dans le domaine biomédical. La méthode d’exploitation des données mise en oeuvre actuellement est fastidieuse et peut être en proie à un certain nombre de difficultés d’exploitation des données.
Il s’agit maintenant d’introduire des solutions issues de l'intelligence artificielle (IA), une étape cruciale pour exploiter ces données de manière efficace et d’en extraire les informations discriminantes présentes, mission menée par CentraleSupélec.