Offre de thèse
Approche multimodale label-free pour l'évaluation quantitative de la viabilité cellulaire par imagerie hyperspectrale et bio-impédance sur puce microfluidique
Date limite de candidature
31-07-2026
Date de début de contrat
01-10-2026
Directeur de thèse
KOURTICHE Djilali
Encadrement
L'encadrement scientifique à l'IJL sera assuré par : D. Kourtiche et D. Djeldjli En plus des réunions d'avancement mensuel au sein du laboratoire , des réunions de travail entre équipes du Laboratoire auront lieu à raison de deux réunions au moins par an.
Type de contrat
école doctorale
équipe
DEPARTEMENT 4 - N2EV : 406 - Mesures et architectures électroniquescontexte
Les approches label-free unimodales présentent des limitations en termes de robustesse et de capacité de généralisation. L'imagerie hyperspectrale capture des signatures optiques associées au métabolisme et à la morphologie cellulaire, tandis que la Bio-impédance électrique caractérise les propriétés diélectriques des cellules (capacitance membranaire, conductivité cytoplasmique). Leur combinaison au sein d'un dispositif microfluidique intégré constitue une avancée instrumentale et méthodologique significative, susceptible d'améliorer la précision et l'interprétabilité des modèles de classification.spécialité
Systèmes électroniqueslaboratoire
IJL - INSTITUT JEAN LAMOUR
Mots clés
Imagerie hyperspectrale, bio-impédance, Lab-on-a-chip, Viabilité cellulaire, Fusion multimodale, Intelligence artificielle
Détail de l'offre
L'évaluation de la viabilité cellulaire constitue un enjeu majeur en biologie cellulaire et en recherche biomédicale, notamment dans les domaines du criblage pharmacologique et des thérapies cellulaires. Les méthodes conventionnelles reposent principalement sur des tests destructifs ou des marquages fluorescents, limitant le suivi des cultures cellulaires.
Les approches label-free représentent une alternative prometteuse. L'imagerie hyperspectrale (HSI) permet d'extraire des signatures optiques liées à l'état morphologique et métabolique des cellules, tandis que l'analyse de bio-impédance électrique (BIA) fournit des informations complémentaires sur leurs propriétés électriques intracellulaires. Dans ce projet, les mesures de bio-impédance sont réalisées au sein d'une puce microfluidique instrumentée intégrant des micro-électrodes.
Bien que l'HSI et le BIA aient démontré individuellement leur potentiel pour l'évaluation label-free de la viabilité cellulaire, leur intégration conjointe dans un dispositif microfluidique de type lab-on-a-chip demeure encore peu explorée. Cette thèse vise à développer une approche multimodale, non destructive et interprétable, combinant mesures optiques et électriques sur une même puce.
Keywords
Hyperspectral imaging, Electrical Bio-impedance, Lab-on-a-chip, Cell viability, Multimodal data fusion, Artificial intelligence
Subject details
Cell viability assessment is a major challenge in cell biology and biomedical research, particularly in the fields of drug screening and cell-based therapies. Conventional methods mainly rely on destructive assays or fluorescent labeling, which limit continuous monitoring of cell cultures. Label-free approaches represent a promising alternative. Hyperspectral imaging (HSI) enables the extraction of optical signatures related to the morphological and metabolic state of cells, while bioelectrical impedance analysis (BIA) provides complementary information about their intracellular electrical properties. In this project, bioimpedance measurements are performed within an instrumented microfluidic chip integrating microelectrodes. Although HSI and BIA have individually demonstrated their potential for label-free cell viability assessment, their combined integration into a microfluidic lab-on-a-chip device remains largely unexplored. This PhD project aims to develop a multimodal, non-destructive, and interpretable approach that combines optical and electrical measurements on a single chip.
Profil du candidat
Le/la candidat(e) devra être titulaire d'un Master 2 en :
EEA dans le domaine de l'Électronique, Instrumentation, Imagerie biomédicale, Traitement du signal et des images.
Le/la candidat(e) devra disposer des compétences suivantes :
Solides bases en instrumentation électronique, systèmes de mesure et acquisition de données
Bonnes compétences en traitement du signal et traitement d'image
Maîtrise d'au moins un environnement de programmation scientifique (Python ou MATLAB)
Notions en apprentissage automatique / intelligence artificielle
Des connaissances en optique (imagerie) seront particulièrement appréciées.
Candidate profile
The candidate must hold a Master's degree (MSc, equivalent to Master 2) in:
Electrical Engineering (EEA – Electronics, Electrical Engineering and Automation), with a specialization in: Electronics, Instrumentation, Biomedical Imaging and Signal and Image Processing
The candidate should have the following skills:
Strong background in electronic instrumentation, measurement systems, and data acquisition
Good skills in signal processing and image processing
Proficiency in at least one scientific programming environment (Python or MATLAB)
Basic knowledge of machine learning / artificial intelligence
Knowledge in optics (imaging) will be particularly appreciated.
Référence biblio
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