Développement et validation d’algorithmes d’intelligence artificielle, appliqués à l’haptique surfacique, pour l’évaluation des troubles neurodéveloppementaux à travers le toucher et la dextérité
L'objectif de cette thèse est de développer de nouvelles méthodes d'évaluation clinique utilisant des technologies haptique surfaciques, développées au CEA List, et des algorithmes de machine learning pour tester et mesurer l'intégration tactile-motrice. En particulier, la thèse investiguera et validera le développement d'un pipeline d'analyse multimodale qui convertit les signaux haptique et les données des exercices de dextérité (c'est-à-dire les événements de stimulation tactile, la cinématique des doigts, les forces de contact et le timing en millisecondes) en biomarqueurs fiables et interprétables de la perception tactile et du couplage sensorimoteur, puis classera les schémas d'intégration normatifs par rapport aux schémas atypiques avec une fidélité clinique pour l'évaluation.
Résultats attendus : une nouvelle technologie et des modèles pour la mesure rapide et réalisable des déficits tactuo-moteurs en milieu clinique, avec une validation initiale pour différents troubles du neurodéveloppement (c'est-à-dire la psychose, le trouble du spectre autistique et la dyspraxie). Les méthodes développées et les données collectées fourniront :
(1) une bibliothèque de caractéristiques ouverte et versionnée pour l'évaluation tactuo-motrice ;
(2) des classifieurs avec des points de fonctionnement prédéfinis (sensibilité/spécificité) ;
(3) et une pipeline « edge-ready » sur le dispositif, c'est-à-dire capable de fonctionner localement sur une tablette tout en respectant les contraintes de latence, de calcul et de confidentialité des données. Le succès sera mesuré par la reproductibilité des caractéristiques, des tailles d'effet cliniquement significatives et une logique de décision interprétable qui se rapporte à la neurophysiologie connue plutôt qu'à des artefacts.
Jonctions Tunnel Magnétiques aux limites
L'électronique de spin, grâce au degré de liberté supplémentaire apporté par le spin de l'électron, permet de déployer une physique du magnétisme à petite échelle très riche, mais également d'apporter des solutions technologiques de ruptures dans le domaine de la microélectronique (stockage, mémoire, logique...) ainsi que pour la mesure du champ magnétique.
Dans le domaine des sciences du vivant et de la santé, des dispositifs à base de magnétorésistance géante (GMR) ont fait la démonstration de la possibilité de mesurer à échelle locale les champs très faibles produits par les cellules excitables (Caruso et al, Neuron 2017, Klein et al, Journal of Neurophysiology 2025).
La mesure de l'information contenue dans la composante magnétique associée aux courants neuronaux (ou magnétophysiologie) peut en principe donner un descriptif du paysage neuronal dynamique, directionnel et différentiant. Elle pourrait ouvrir la voie à de nouvelles modalités dans les implants, grâce à leur immunité à la gliose et à leur longévité.
Le verrou actuel est la très petite amplitude du signal produit (<1nT) qui nécessite de moyenner le signal pour le détecter.
Les magnéto-résistances tunnel (TMR), dans lesquelles est mesuré un courant tunnel polarisé en spin, présentent des performances de sensibilité de plus d'un ordre de grandeur par rapport au GMR. Elles présentent cependant actuellement un niveau de bruit à basse fréquence trop élevée pour en tirer tout le bénéfice, notamment dans le cadre de la mesure de signaux biologiques.
L'objectif de cette thèse est de repousser les limites actuelles des TMR, en réduisant le bruit à basse fréquence, pour les positionner comme capteurs de rupture pour la mesure de signaux très faibles, et pour leur potentiel d'amplificateur de petits signaux.
Pour atteindre cet objectif, une première voie reposant sur l'exploration des matériaux composant la jonction tunnel, en particulier ceux de la couche magnétique dite libre, ou sur l'amélioration de la cristallinité de la barrière tunnel, sera déployée. Une seconde voie, consistant à étudier les propriétés intrinsèques du bruit à basse fréquence, en particulier dans des limites jusque-là inexplorées, en très basses températures où les mécanismes intrinsèques sont atteints, permettra de guider les solutions les plus prometteuses.
Enfin, les structures et approches les plus avancées sur l'état de l'art ainsi obtenues seront intégrées à des dispositifs permettant d'une part d'avoir des briques de base pour au delà de l'état de l'art et offrant de nouvelles possibilité pour les applications de l'électronique de spin. D'autre part, ces éléments seront intégrés à des systèmes pour la cartographie en 2D (voire 3D) de l'activité d'un système biologique global (réseau neuronal) et d’évaluer les capacités pour des cas cliniques (comme l’épilepsie ou la réhabilitation motrice).
Il est à noter que ces TMR améliorées pourront avoir d’autres applications dans les domaines d’instrumentation physique, de contrôle non destructif ou d’imagerie magnétique.
Optimisation de détecteurs de rayonnement gamma pour l’imagerie médicale. Tomographie par émission de positrons temps de vol
Introduction
Les technologies innovantes d’imagerie fonctionnelles contribuent à la priorité sur les Médecines du Futur du CEA. La tomographie par émission de positrons (TEP) est une technique d'imagerie médicale nucléaire largement utilisée en oncologie et en neurobiologie.
La désintégration du traceur radioactif émet des positrons, qui s'annihilent en deux photons de 511 keV. Ces photons sont détectées en coïncidence et utilisées pour reconstituer la distribution de l'activité du traceur dans le corps du patient.
Nous vous proposons de contribuer au développement d’une technologie ambitieuse et brevetée : ClearMind. Le premier prototype est à nos laboratoires. Ce détecteur de photons gamma utilise un scintillant cristal monolithique de haute densité et grand Z, dans lequel sont produits des photons Cherenkov et de scintillation. Ces photons optiques sont convertis en électrons par une couche photo-électrique et multipliés dans une galette à microcanaux. Les signaux électriques induits sont amplifiés par des amplificateurs gigahertz et numérisés par les modules d'acquisition rapide SAMPIC. La face opposée du cristal sera équipée d'une matrice de photo-détecteur en silicium (SiPM).
Aujourd’hui nous disposons d’un premier prototype. Nous travaillons a en construire deux supplémentaires.
Le travail proposé
Vous travaillerez dans un laboratoire d’instrumentation avancé dans un environnement de physique des particules.
Il s’agira d’abord d’optimiser les « composants » des détecteurs ClearMind, pour parvenir à des performances nominales. Nous travaillerons sur les cristaux scintillants, les interfaces optiques, les couches photo-électriques et les photo-détecteurs rapides associés (MCP-PMT et SiPM), les électroniques de lectures.
Il s’agira ensuite de caractériser les performances des détecteurs prototypes sur nos bancs de mesure en développement continu. Les données acquises seront interprétées au moyen de logiciels d’analyse « maison » écris en langage C++ et/ou Python.
Il s’agira enfin de confronter les propriétés mesurées de nos détecteurs à des simulations dédiées (Monté-Carlo sur logiciels Geant4/Gate).
Un effort particulier sera con-sacré au développement de cristaux scintillants ultra-rapides dans le contexte d’une collaboration européenne.
Supervision
Le candidat retenu travaillera sous la supervision conjointe de Dominique Yvon et Viatcheslav Sharyy DRF/ IRFU & BIOMAPS. Le groupe CaLIPSO de l'IRFU & BIOMAPS est spécialisé dans le développement et la caractérisation de détecteurs TEP innovant. Dans le cadre du projet, nous avons une étroite collaboration avec le l’IJCLabs d’Orsay, qui développe nos électroniques de lecture et d’acquisition, le CEA/DM2S qui travaille notamment sur des algorithmes d'IA de confiance, le CPPM de Marseille, qui évalue nos détecteurs dans des conditions d’acquisition d’imagerie TEP et l’UMR BIOMAPS (CEA/SHFJ), travaillant sur les algorithmes de calculs d’image.
Exigences
Des connaissances en physique de l’interaction particules-matière, de la radioactivité et des principes des détecteurs de particules sont indispensables. Un goût prononcé pour l’instrumentation et le travail de laboratoire est recommandé. Il est important d'avoir des compétences de base en programmation, par exemple C++, logiciel de simulation physique Gate/Geant4.
Compétences acquises
Bonne connaissance des technologies de pointe des détecteurs de particules et des tomographes à émission de positrons. Principes et techniques de simulation de l'interaction des particules-matière et les systèmes de détection. Analyse de données complexes.
Contact
Dominique Yvon, dominique.yvon@cea.fr
Viatcheslav Sharyy, viatcheslav.sharyy@cea.fr