Sujets de stages

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Conception et fabrication d’une aiguille chirurgicale à flexibilités contrôlables

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La description complète du travail est à consulter ici.

  • Période : 5-6 mois, à partir de févier/mars 2019 (à convenir)
  • Encadrement : L. Rubbert et P. Renaud
  • Mots clés : Conception mécanique, mécanisme compliant, impression 3D
  • Description

Dans le cadre du projet européen SPIRITS (Smart Printed Interactive Robots for Interventional Therapy and Surgery, http://spirits.icube.unistra.fr), un dispositif d’aide à l’insertion d’aiguille est développé. Il permet de contrôler l’orientation de l’aiguille. Cependant, il peut être difficile pour le radiologue de maîtriser cette orientation pour respecter une précision de l’ordre du millimètre au niveau de la cible, alors que l’insertion est réalisée sur 60 à 80 mm de profondeur. L’objectif est ici de compléter le système robotique par une aiguille rendant possible un ajustement fin de sa position durant l’insertion. Dans ce projet, nous proposons d’utiliser une approche passive, sans actionneur dans l’aiguille, en développant une aiguille spécifique se déformant sous l’effet de l’interaction avec les tissus. Pour ce faire, nous souhaitons augmenter la sensibilité de l’aiguille volontairement, par un travail sur sa structure, pour rendre l’approche efficace même avec des tissus mous. Rendre l’aiguille anisotrope, c.-à-d. avec un comportement différent selon les directions de l’espace, pourrait alors permettre de contrôler la trajectoire si l’on ajuste en même temps profondeur et orientation de l’aiguille autour de son axe. Concevoir un corps d’aiguille flexible pose d’évidents problèmes dimensionnels et technologiques. Pour les résoudre, nous privilégierons dans le projet l’usage de technologies d’impression 3D, et notamment les capacités récemment démontrées de d’impression sur verre, permettant d’associer liberté de forme et résolution micrométrique. L’objectif du stage est finalement de concevoir, réaliser et tester une aiguille suivant le principe énoncé.

  • Profil des candidats

Le travail relève de la modélisation mécanique, de la conception, de la simulation numérique et de l’expérimentation, incluant l’impression 3D de structures. Le candidat sélectionné devra avoir un goût marqué pour ces disciplines. La maîtrise d’outils de CAO et de simulation numérique est indispensable par ailleurs. Enfin, la nature collaborative du travail impose d’avoir le sens du contact et la curiosité scientifique nécessaires à un travail également pluridisciplinaire. La nature du projet permet de le proposer à des étudiants en dernière année d’école d’ingénieurs et/ou de Master 2 en robotique.

  • Pour candidater

La candidature doit se faire par envoi de CV, lettre de motivation et relevés de notes des deux derniers semestres par e-mail (pierre.renaud at insa-strasbourg.fr)

Sujets en Vision par Ordinateur / Deep Learning (CAMMA: Computational Analysis and Modeling of Medical Activities)

We are looking for motivated and talented students with knowledge in computer vision and/or machine learning who can contribute to the development of our computer vision system for the operating room.

Please feel free to contact Nicolas Padoy if you are interested to do your master's thesis or an internship with us (funding of ~500Euros/month will be provided during 4 to 6 months). The successful candidates will be part of a dynamic and international research group hosted within the IRCAD institute at the University Hospital of Strasbourg. They will thereby have direct contact with clinicians, industrial partners and also have access to an exceptional research environment. The CAMMA project is supported by the laboratory of excellence CAMI, the IdEx Unistra and the MixSurg Institute.

Topics:

  • Deep Learning for Activity Recognition in Large Video Databases
  • Multi-view Human Body Tracking for the Operating Room using RGBD Cameras

More information about CAMMA

Links:


PiSaRo : du laboratoire aux grands espaces

Contexte

Ce stage s'inscrit dans le cadre du projet ANR DexterWide (https://www.lirmm.fr/dexterwide) qui entre dans sa dernière phase (date de fin : Juin 2019). La plupart des concepts théoriques ont été validés en laboratoire. Or, le robot parallèle à câbles est par nature tourné vers l'extérieur. En effet, à ce jour, c'est la seule architecture robotique permettant de couvrir de vastes espaces de travail tels qu'un stade (https://www.spidercam.tv).

Travail

Ce stage s'inscrit dans la suite de ceux de Jérémy Begey (https://youtu.be/gy_SDfLPbF0) et de Hugo Sellet (https://youtu.be/VochlxFeyqk). Il vise à combiner les techniques de stabilisation active utilisant les poulies, avec un système de génération de forces embarqué tel que des jets d'air comprimé (d'autres moyens similaires pourront être utilisés, prendre contact pour plus de précisions). Ces deux moyens avaient jusqu'à présent été utilisés de manière isolée. Un des objectifs de ce stage sera de les combiner grâce à une loi de commande innovante (commande prédictive) utilisant un feedback visuel rapide (camera 500Hz ou caméra événementielle). L'autre objectif est de modifier la conception du robot (taille de l'espace de travail, autonomie, vitesse maximale) de manière à pouvoir aller à l'extérieur et ainsi démontrer la faisabilité du concept sur de grands espaces de travail. Ci-dessous, les différentes versions du robot PiSaRo dans un ordre chronologique :

Profil recherché

Ce stage nécessite de bonnes compétences en mécanique (conception, modélisation dynamique) ainsi qu'en mécatronique (interfaçage avec des actionneurs, des capteurs). Des connaissances moyennes en automatique sont nécessaires pour comprendre la loi de commande fournie par une doctorante travaillant sur le sujet. Des connaissances basiques en programmation seront éventuellement un plus, néanmoins la plupart des tests seront effectués avec Simulink coder et une boite à outils (https://github.com/jacqu/rpit), développée spécifiquement au laboratoire pour ce type de projet, qui ne nécessite pas de connaissances en programmation.

Contact

jacques.gangloff@unistra.fr

03 67 10 61 79


Computer vision for medical robotics

  • Title: Detection of instruments motion in flexible endoscopy using computer vision
  • Training period: 5-6 monthes, between January and August 2019
  • Supervisor: F. Nageotte (nageotte_at_unistra.fr) and B. Rosa
  • Keywords: motion detection, features tracking, surgical endoscopy
  • Context:


In the STRAS project, we are developing robotic tools for assisting surgeons during complex endoscopy procedures in the digestive tract (see wep page). To improve the control of such instruments, one of the problems to be solved is the compensation of backlash due to imperfections of motion transmission along the instruments shaft. For this purpose, we propose to use the images of the instruments (see figure) provided by the endoscopic camera in order to detect instruments motions.


The challenges for reaching this goal are that

    • tissues in the background are moving due to physiological motion (e.g., breathing),
    • direct lighting from the embedded light source creates many specularities and
    • the visual appearance of the instruments is not always known beforehand

Picture instruments.jpg


  • Work of the intern:

The objective of the internship will be to develop computer vision methods to detect when the instruments are moving. These methods will be coupled with robotic motions to update the backlash mode in real-time.

The work will therefore consist in: Developing and implementing algorithms to detect or track flexible instruments in colonoscopy sequences Proposing methods to detect the presence / absence of motions of these instruments Adapting and improving the algorithms to be robust to the environment motions The use of machine learning techniques is a possibility which may be explored.

The algorithms will be tested on a laboratory setup including the STRAS robot as well as on colonoscopy videos acquired in vivo. The work will be carried out on the robotic platform of the AVR team of the ICube laboratory, located at the hospital in the center of Strasbourg.

  • Profile of candidates : Master student (or student from engineering school) with major in computer vision or real-time image processing or robotics. Interest for / knowledge in medical robotics application can be a plus but is not a requirement. Proficiency in C/C++ or Python are required. Knowledge of OpenCV will be appreciated.
  • To apply: send a CV, cover letter, available grades at master level and programs of master courses to Florent Nageotte : Nageotte@unistra.fr



Master internship in modeling and planning for continuum robots

  • Training period: 5-6 months, between January and August 2019
  • Supervisor: B. Rosa (b.rosa_at_unistra.fr) and F. Nageotte
  • Keywords: continuum robots, cosserat rod theory, planning, medical robotics
  • Context:

Continuum robots and systems (e.g. endoscopes) are increasingly used in minimally invasive surgery for the unparalleled deported access and dexterity abilities they provide to the surgeon [1]. Mechanical models have been developed in order to compute the shape of such robots given kinematic inputs, using Cosserat Rod theory or minimum energy formulations. Recent studies have shown that those models allow computing compliance matrices explicitely, without resorting to finite difference methods [2,3]. This internship will investigate the properties and use of compliance matrices for safe planning of robot movement inside delicate anatomy.

The work will mainly first consist in analyzing the properties of the compliance matrices and identifying possible solutions to simplify its use and computation. Depending on the strengths of the candidate, several tracks may be considered :

    • Development of a numerically-efficient software package for continuum robot shape and compliance computation
    • Experimental validation on a concentric tube robot prototype
    • Development of a compliance-based planning algorithm for safe deployment of continuum robots in simulation
  • Profile of candidates: We're looking for talented master students with major in mechanical engineering, electrical engineering, or robotics. Strong analytical skills are essential, as well as a good command of a high-level programming language such as C++ or Python. Proficiency in English or in French is required. To apply, please send a CV and a cover letter, if possible with grades from the master semesters already finished, to b.rosa@unistra.fr, with the following key appearing in the email subject: “[MAPP_2019]”. Applications not respecting this formatting will not be considered.
  • References

[1] J. Burgner-Kahrs et al, 2015. Continuum robots for medical applications: A survey. IEEE Transactions on Robotics, 31(6), 1261-1280. [2] G. Smoljkic et al, 2014. Compliance computation for continuum types of robots. IEEE IROS 2014 Proceedings, pp 1066-1073. [3] DC. Rucker et al, 2011. "Computing Jacobians and compliance matrices for externally loaded continuum robots." IEEE ICRA 2011 Proceedings