Reconstruction tomographique en rayons X basée sur des méthodes Deep-Learning

Description de l'offre : Le CEA-LIST développe la plateforme logicielle CIVA, référence de la simulation des procédés de contrôle non destructif. Elle propose notamment des outils pour l’inspection radiographique X et tomographique qui permettent, pour un contrôle donné, de simuler l’ensemble des radiographies en prenant en compte divers phénomènes physiques associés, ainsi que la reconstruction tomographique correspondante. Le CEA-LIST comporte par ailleurs une plateforme expérimentale pour l’inspection robotisée par tomographie à rayons X. Le travail proposé s’intègre dans la contribution du laboratoire à une ANR bilatérale franco-allemande impliquant des partenaires académiques et industriels et portant sur l’inspection d’objets de grandes dimensions permise par la plateforme robotisée. Afin de pouvoir mener à bien la reconstruction 3D de lapos;objet, un nombre suffisant de radiographies doit être réalisé. Dans bien des situations, certains angles de vues ne peuvent pas être acquis en raison des dimensions de lapos;objet et/ou des limitations de mouvement des robots utilisés, entraînant une perte de qualité de la reconstruction 3D. Les contributions attendues portent sur l’utilisation de méthodes de Deep-Learning, pour compléter les projections manquantes d’une part, et réduire les artéfacts de reconstruction d’autre part. Ce travail inclut des étapes basées sur CIVA que sont la constitution d’une base de données simulées et l’évaluation par mesure POD (Probability Of Detection). Le(la) candidat(e) aura accès aux facilités du centre de recherche de Paris Saclay et sera amené(e) à valoriser ses résultats sous la forme de communications scientifiques (conférences internationales, publications). Profil du candidat : Docteur en traitement de données ou intelligence artificielle. Anglais niveau courant (présentation orale, rédaction de publications scientifiques). Une connaissance préalable de la physique des rayons X et des méthodes de reconstruction tomographique serait appréciée.

Profil du candidat : Docteur en traitement de données ou intelligence artificielle