DM: First there was this job position that was matching perfectly to my expertise – so it was really in medical image analysis and machine learning which are my two domains of expertise. So, I had also some other offers, we were looking with my family to return to France but then here they propose me to apply for this Connect Talent Programme which gives you the opportunity to have a starting grant for your research, which was very attractive. In the process of mounting this grant, I also had a lot of interaction with the hospital, and so there was already some hints of collaboration for my interdisciplinary work which was very interesting for me. And on the other side there was a lot of dynamism from the school and from the lab and the hospital.
DM: We’re working in close collaboration with the hospital, in particular the Nuclear Medicine Department and we mostly look at one disease in particular – multiple myeloma. At the moment I have six PhD students and two post-docs working on different projects. We also have some industrial collaborations with two companies that are located in Nantes. One that is called Hera-Mi with whom we are working on the diagnosis of breast cancer. The other company is Keosys : we’re also looking at breast cancer but more at the end stages so we want to guide the treatment. We have two PhD students working in this field.
DM: There’s a big demand on research projects that involve both engineering and health. In Nantes there were already some teams working on this but there’s a real initiative from the lab, the University of Nantes, Centrale Nantes, the hospital and Inserm – all of them want to real dynamise this synergy between health and engineering so I really feel for me it’s a great opportunity because they are many collaborators that come to me, ask me do you want to work with me in these different fields so it’s really encouraging for me so I think I can contribute to all those demands.
The second opportunity comes from the grant – this of course helps a lot.
The third one would be the quality of the students – I get to interact with very well-prepared students that come here either from a bachelor programme or are international students on a Master’s programme.
Fourth would be the team in which I work which has very complimentary skills so I keep learning a lot every day in my interaction with them.
DM: We recently bought an ultrasound machine and this machine is dedicated to research, so if you go to hospital and you get an ultrasound scan usually all of these machines are closed. So you cannot dig inside and see the signals that come out of it. So the machine we bought allows us to really go inside and change the way images are acquired. Here are we starting to develop some programmes in which we want to combine machine learning with optimisation and we want them to help improve the quality of the images.
DM: I didn’t know Nantes before so we came a couple of times to be sure that it was a place where we would like to live. I’m actually quite happy here, the family is happy here. It’s quite family friendly. I cycle everywhere and my kids’ school is within walking distance. Basically, it has a very good quality of life. We also get to eat a lot of seafood which were missing in Germany. All of these aspects are very nice.
DM: Je m'appelle Diana Mateus. Je suis originaire de Colombie où j'ai commencé mes études en ingénierie électronique à l'Université de Javeriana.
J'ai ensuite déménagé en France où j'ai fait un Master en Automatique à l'Université Toulouse III - Paul Sabatier et au Laboratoire LAAS.
J'ai fait mon doctorat à l'INRIA, Grenoble dans le domaine de la vision par ordinateur.
Après mon doctorat, je suis allée en Allemagne où j'ai fait d’abord un post-doc et puis je suis restée huit ans en tant que chercheur associé à l'Université Technique de Munich et au Helmholtz Zentrum.
Enfin, je suis revenue en France, à Centrale Nantes.
DM: Tout d'abord, l’offre correspondait parfaitement à mon profil. Le poste portait sur l'analyse d'images médicales et l'apprentissage automatique : mes deux domaines d'expertise. J'avais reçu d'autres propositions. Il faut savoir qu’à l’époque nous envisagions avec ma famille de revenir en France.
Centrale Nantes m'a proposé en plus de postuler au programme Connect Talent, qui soutient les projets des chercheurs à leur installation dans la région, ce qui était très intéressant. Au cours du processus d'obtention de ce financement, j'ai eu beaucoup d’échanges en parallèle avec le CHU.
Il y avait donc déjà des perspectives de collaboration pour mon travail interdisciplinaire, ce qui était très intéressant pour moi.
Par ailleurs, j’ai ressenti beaucoup de dynamisme de la part de l'école, du laboratoire (LS2N) et de CHU.
DM: Mon projet de recherche s’appelle Milcom (Multimodal Imaging and Learning for COmputational Medicine).
On a donc trois éléments. D’abord l'imagerie multimodale : il est simplement question d'imagerie médicale. Nous avons donc l'imagerie par résonance magnétique, les scanners CT, les ultrasons ou la tomographie par émission de positrons - ce sont toutes les modalités avec lesquelles je travaille.
Ensuite, l'apprentissage ou ‘machine learning’ - c'est donc la partie méthodologique sur laquelle nous travaillons.
Et, enfin, nous avons la médecine computationnelle. Toutes les méthodes que nous cherchons à développer ont pour but d'aider la médecine. À ce titre, nous avons principalement trois objectifs, le premier étant le diagnostic assisté par ordinateur.
Nous voulons donc examiner les images et savoir si elles proviennent de régions bénignes ou malignes, ou si elles indiquent différents stades d'une maladie.
Le deuxième objectif est de faire avancer les connaissances sur certaines maladies.
Le troisième objectif est davantage lié à la génération des images elles-mêmes. Il s'agit de mettre les machines au service de la production de meilleures images. Nous cherchons à améliorer la qualité des images et aider les médecins à obtenir des informations quantitatives à partir de ces images.
DM: Nous travaillons en étroite collaboration avec le CHU, en particulier avec le service de médecine nucléaire. Nous nous intéressons principalement à une maladie en particulier : le myélome multiple. En ce moment, j'ai six doctorants et deux post-docs qui travaillent sur différents projets. Nous avons également des collaborations industrielles avec deux jeunes entreprises nantaises.
On travaille donc avec Hera-Mi sur le diagnostic du cancer du sein.
Et en collaboration avec Keosys nous nous intéressons également au cancer du sein, mais à des stades plus avancés, afin de guider le traitement. Deux de nos doctorants travaillent dans ce domaine.
DM: Il y a une forte dynamique sur les projets de recherche qui associe l'ingénierie et la santé. A Nantes, quelques équipes travaillaient sur ce sujet mais il y a une réelle démarche collective de la part du laboratoire, de l'Université de Nantes, de Centrale Nantes, du CHU et de l'Inserm.
Ils veulent tous vraiment dynamiser cette synergie entre la santé et l'ingénierie. Cela représente vraiment une grande opportunité pour moi car je suis très sollicitée pour des collaborations dans ces différents domaines.
C'est donc vraiment encourageant et je pense pouvoir réellement contribuer à ce type de demande.
La deuxième opportunité est liée au financement - cela aide beaucoup, bien sûr.
La troisième serait la qualité des étudiants - j'ai l'occasion d'interagir avec des étudiants très bien préparés qui intègrent les programmes ingénieur ou de master international.
En enfin, un dernier atout serait l'équipe au sein de laquelle je travaille, et les compétences très complémentaires qui me permet d'apprendre beaucoup chaque jour en interaction avec les différents membres.
DM: Nous avons récemment acheté une machine échographique et cet appareil est dédié à la recherche. Si vous vous rendez à l'hôpital et que vous passez une échographie, tous ces appareils sont généralement fermés. Vous ne pouvez donc pas fouiller à l'intérieur et voir les signaux qui en sortent. La machine que nous avons achetée nous permet donc de pénétrer à l'intérieur et de modifier la façon dont les images sont acquises. Nous commençons à développer des programmes dans lesquels nous cherchons à combiner l'apprentissage automatique avec l'optimisation avec comme objectif d’améliorer la qualité des images.
