Thèse: geste de chirurgie dentaire en environnement virtuel (LIUM)

Analyse et évaluation automatique du geste de chirurgie dentaire en environnement virtuel de formation

Résumé

Le sujet de thèse porte sur la conception et la mise en place de modèles et d’outils pour l’évaluation automatique du geste de chirurgie dentaire en fonction des besoins d’observation et d’analyse des praticiens. Ces gestes sont analysés à partir des mouvements capturés des enseignants et des apprenants, et restitués en 3D au sein du simulateur virtuel Virteasy développé par l’entreprise HRV. Le sujet de thèse s’inscrit dans le cadre du projet ANR EVAGO portant sur l’instrumentation des simulateurs virtuels pour l’assistance à l’apprentissage et la formation en Odontologie. Elle a lieu dans le contexte d’une collaboration entre le laboratoire LIUM (porteur), l’entreprise HRV, la faculté de chirurgie dentaire de Nantes, le laboratoire RMeS et le Pôle Hospitalier Universitaire PHU4 et le Centre de Recherche en Éducation de Nantes (CREN).

Mots-clés

EVAH (Environnement Virtuel pour l’Apprentissage Humain), mouvement capturé, geste technique, machine learning

Laboratoire et équipe d’accueil

Laboratoire LIUM (https://lium.univ-lemans.fr/), équipe IEIAH

Financement

Contrat doctoral à Durée Déterminée (CDD) sur 3 ans, financé par le projet ANR EVAGO3, 2 650 € euros bruts mensuels (salaire de base + mission d’enseignement).

Lieu et date de commencement

entre le 1er septembre et le 1er octobre 2022 (date à définir avec le candidat) à Laval (53), France.

Date limite de candidature

jusqu’au 30 juin 2022, auditions au fil de l’eau

Modalités de recrutement

Envoyer à ludovic.hamon@univ-lemans.fr (encadrant) et sebastien.george@univ-lemans.fr (directeur)

- CV et lettre de motivation,

- votre rapport du stage de Master 2 (ou 5A, si disponible, les prérapports sont acceptés)

- vos bulletins de notes du Master 1 et du Master 2 (ou 4A et 5A)

Profil

Master 2 ou école d’ingénieur en Informatique avec des compétences en

- réalité virtuelle/augmentée/mixte ou computer graphics ou en biomécanique

- apprentissage automatique (machine learning)

Compétences techniques

Unreal Engine ou Unity, C++ ou C#, python (scikit learn)

Pour plus de détails, merci de lire la pièce jointe.