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Position actuelle

Actuellement Doctorant en mathématiques appliquées au sein de l'équipe projet MISTIS, à INRIA Grenoble Rhône-Alpes, mon sujet de thèse traite d' "Analyse statistique d'IRM multiparamétriques pour la caractérisation et le suivi de tumeurs cérébrales". Il s'agit d'une thèse en statistiques de l'Université Grenoble Alpes, au sein du Laboratoire Jean Kuntzmann, et en collaboration avec l'équipe de Neuroimagerie Fonctionnelle et Perfusion Cérébrale au Grenoble Institut des Neurosciences.

Je travaille principalement à l'application de modèle de mélanges statistiques au domaine de l'imagerie médicale. Plus précisément, j'utilise des mélanges de lois à queues lourdes afin d'exploiter la richesse de l'IRM multiparamétrique afin de détecter et de caractériser des tumeurs cérébrales, et cela de manière automatique.

Un paquet R dédié à l'estimation du modèle de mélange développé au cours de ma thèse est en cours de finalisation.


Thèmes de recherche

Statistique :

  • modèle de mélange
  • algorithme EM
  • lois de Student
  • détection d'atypie
  • modèle bayésien
  • champ de Markov

Médical :

  • IRM multiparamétrique
  • tumeur cérébrale
  • extraction de signature
  • suivi temporel

Logiciel :

  • R, C++
  • Rcpp, RcppArmadillo
  • openMP, RcppParallel