Proposition de post-doc en Traitement du Signal physiologique – Analyse multimodale de l’ECG d’un fœtus

Laboratoires/équipes d’accueil : 
Laboratoire TIMC-IMAG, équipe PRETA, Grenoble
Laboratoire GIPSA-Lab, équipe VIBS, Grenoble
Collaboration avec le CHU de Grenoble, services de Gynécologie-Obstétrique et Cardiologie Pédiatrique et Fœtale  

Fonction : post-doc en traitement du signal (contrat CNRS – Financement sur projet ANR)

Sujet de l’offre :

Pour suivre le bien-être du fœtus ou pour établir un diagnostic médical, un défi est d’extraire un électrocardiogramme fœtal (fECG) de qualité grâce à un nombre limité de capteurs non-invasifs placés sur l’abdomen de la mère. Le projet SurFAO a pour ambition d’enrichir les pratiques cliniques actuelles. D’une part, pendant l’accouchement, le bien-être fœtal est évalué par l’analyse de la variabilité du rythme cardiaque fœtal (RCF), enregistré classiquement par cardiotocographie. Améliorer la fiabilité de l’estimation du RCF [1] par une analyse menée sur le fECG est d’un grand intérêt clinique. D’autre part, à un stade plus précoce de la grossesse et plus rarement, des anomalies du RCF peuvent être détectées. L’accès aux enregistrements du fECG pour l’analyse de leurs morphologies permettrait un diagnostic plus précis et un meilleur suivi de l’efficacité des traitements.

Pour faire face à ces problématiques, l’approche proposée et portée par un consortium grenoblois (laboratoires TIMC et GIPSA et CHU Grenoble Alpes) vise à coupler 2 informations cardiaques complémentaires recueillies aux meilleurs emplacements. Elle combine l’utilisation de capteurs électrophysiologiques ECG avec des capteurs sonores donnant accès à des signaux phonocardiographiques (PCG). 

Le poste proposé a pour objectif d’extraire les formes d’ondes ECG du fœtus en améliorant le processus d’estimation à l’aide du PCG. Nos précédents travaux [2-5] basés sur les processus gaussiens ont montré l’efficacité de ce modèle non-paramétrique, mais les coûts de calcul sont encore trop élevés. Les modèles de Kalman étendus et les algorithmes KRLS (kernel recursive least square) seront considérés.

Ces travaux méthodologiques seront menés en parallèle de l’acquisition de données expérimentales réelles sur femmes enceintes, en collaboration avec le CHU de Grenoble, dans le cadre de protocoles cliniques déposés et en cours à l’Hôpital Couples-Enfants de Grenoble. Ces données serviront au développement et à la validation des algorithmes proposés. La validation nécessitera de décider d’un ou de plusieurs indicateurs de performance permettant de qualifier les résultats obtenus. Des liens industriels sont d’ores et déjà identifiés pour le développement d’un futur dispositif médical.

References: 

  • V. Equy, S. Buisson, M. Heinen, J-P Schaal, P. Hoffmann, F. Sergent, “Confusion between maternal and fetal heart rate during delivery: risk factors and consequences” British Journal of Midwifery, vol.20 (11), 2012.
  • S. Noorzadeh, B. Rivet, and P.-Y. Guméry, “An application of Gaussian processes on ocular artifact re- moval from EEG,” in Proc. Int. Conf. of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC), Milan, Italy, 2015, 554– 557.
  • S. Noorzadeh, B. Rivet, and P.-Y. Gumery, “A multi-modal approach using a non-parametric model to extract fetal ECG,” in Proc. IEEE Int. Conf. Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP), Brisbane, Australia, 2015, pp. 1856–60. 
  • S. Noorzadeh, B. Rivet, and P.-Y. Gumery, “Enhancing fetal ECG using Gaussian process,” in Proc. IMA International Conference on Mathematics in Signal Processing, 2014. 
  • S. Noorzadeh, M. Niknazar, B. Rivet, J. Fontecave-Jalon, P.-Y. Gumery, and C. Jutten, “Modeling quasi-periodic signals by a non-parametric model: Application on fetal ECG extraction,” in Proc. Int. Conf. IEEE Eng. in Medicine and Biology Society (EMBC), Chicago, USA, Aug 2014, pp. 1889–92. 

Compétences attendues :  
Le/la candidate recherché(e) aura une formation en traitement du signal ou en mathématiques appliquées. Il/elle devra être intéressé(e) par les aspects théoriques et expérimentaux liés à l’application visée.

Contexte de travail :  
Le candidat travaillera au sein du laboratoire TIMC, dans l’équipe PRETA, en collaboration avec l’équipe ViBS deu GIPSA-LAb, dans le cadre du projet ANR SurFAO 2018-2023 (Surveillance Fœtale Assistée par Ordinateur).

Le laboratoire TIMC-IMAG réunit scientifiques et cliniciens autour de l’utilisation de l’informatique et des mathématiques appliquées pour la compréhension et le contrôle des processus normaux et pathologiques en biologie et santé. Son activité pluridisciplinaire contribue tant à la connaissance de base dans ces domaines qu’au développement de systèmes pour l’aide au diagnostic et à la thérapie. L’équipe PRETA (Physiologie cardio-Respiratoire Expérimentale Théorique et Appliquée) réunit des physiologistes, des cliniciens urgentistes, ainsi que des spécialistes de l’instrumentation et du traitement du signal dans le domaine des technologies pour la santé. Les travaux de recherche qui y sont réalisés sont, pour la plupart, translationnels et recouvrent des domaines fondamentaux de la physiologie cellulaire et moléculaire, ainsi que les domaines plus appliqués de la physiologie et de la physiopathologie intégrées chez l’animal et chez l’humain, avec un fort potentiel de valorisation

GIPSA-Lab (Grenoble Images Parole Signal Automatique) et en particulier le pôle Science des Données est un laboratoire expert dans le domaine du traitement statistique du signal numérique. L’équipe ViBS développe des méthodes théoriques pour les signaux biomédicaux (notamment EEG et ECG) qui sont ensuite appliquées sur des données réelles.  Avec la multiplicité des observations (multi-capteurs, multi-modales, multi-composants), il est important de modéliser la pertinence et la redondance de chaque source en développant des méthodes de séparation à la source ainsi que des processus de fusion. 

Lieu de travail : TIMC (UMR5525) –  Pavillon Taillefer – La Tronche

Durée du contrat : 12 mois (possibilité de prolongation)

Date d’embauche : contrat à démarrer entre Septembre 2020 et Janvier 2021

Diplôme souhaité : Thèse en traitement du Signal ou Mathématiques Appliqués

Expérience souhaitée : candidat post-thèse ou avec quelques années d’expérience

Rémunération indicative : 2129€ brut mensuel (à voir selon expérience)

Contacts : 
Julie Fontecave-Jallon (TIMC-IMAG)  
Bertrand Rivet (GIPSA-Lab) 
Les candidatures sont à faire directement via le site de recrutement du CNRS :  https://bit.ly/2OQut3y   Aucune candidature reçue par mail ne sera traitée.