Doctorat en Biomécanique et Modélisation Numérique - Campus de Paris H/F - Ecole Nationale Supérieure d'Arts et Métiers (ENSAM)

Au sein du campus de Paris, l'Institut de Biomécanique Humaine Georges Charpak rassemble des spécialistes à l'interface entre l'ingénierie et la médecine, avec pour objectif de comprendre le comportement du corps humain afin de mieux le protéger et/ou le restaurer.

Le projet doctoral sera mené conjointement par l'Institut de Biomécanique Humaine Georges Charpak (Arts et Métiers) et le laboratoire DEV2A (Sorbonne Université - CNRS UMR 8263 - Inserm U1345), dans le cadre d'une codirection de thèse entre les deux équipes. Il associera leurs expertises complémentaires en biomécanique, analyse du mouvement et physiologie respiratoire. La Fondation Institut du Parasport et de la Santé (IPS), partenaire socio-économique du projet, complétera cet environnement en apportant son expertise en rééducation et parasport et en contribuant à l'évaluation des développements en conditions réelles.

Le projet de thèse OPTIM-RESP vise à mieux comprendre les mécanismes neuromusculaires impliqués dans le couplage entre respiration et mouvement lors de l'exercice, et leur rôle dans la limitation à l'effort chez les personnes présentant une lésion médullaire haute. Le travail doctoral combinera expérimentation chez des sujets sains et des patients blessés médullaires, acquisition et analyse de données multimodales (activité musculaire, mouvement et ventilation), stimulation électrique fonctionnelle (FES) et développement d'un modèle numérique prédictif. Chez les patients, la FES sera utilisée à la fois pour permettre la sollicitation des membres inférieurs lors de l'exercice d'aviron et pour entraîner spécifiquement les muscles respiratoires secondaires. L'objectif est de mieux caractériser les limitations individuelles et d'évaluer leur évolution en réponse à l'entraînement afin, à terme, d'orienter la personnalisation des protocoles de rééducation.

Dans le cadre de vos fonctions, vous serez en charge des missions et activités suivantes :

· Réaliser une revue de la littérature sur le couplage respiration-mouvement, les limitations ventilatoires associées aux lésions médullaires et les approches de stimulation électrique fonctionnelle (FES).

· Concevoir et mettre en oeuvre les protocoles expérimentaux chez les sujets sains et les patients blessés médullaires.

· Réaliser les acquisitions multimodales associant notamment électromyographie (EMG), cinématique et mesures ventilatoires lors des expérimentations.

· Développer les méthodes de traitement et d'analyse permettant de caractériser les signatures temporelles du couplage respiration-mouvement et de construire le modèle numérique prédictif.

· Mettre en oeuvre et évaluer le protocole d'entraînement par FES des muscles respiratoires secondaires chez les patients blessés médullaires, et analyser la réponse à l'intervention.

· Valoriser les résultats par la rédaction d'articles scientifiques, la participation à des congrès nationaux et internationaux et les échanges avec les partenaires du projet.

Titulaire d'un Master 2 ou d'un diplôme d'ingénieur dans le domaine de la biomécanique, des sciences du mouvement, de l'ingénierie biomédicale ou dans un domaine connexe, vous disposez d'une formation solide en expérimentation et analyse de données. Une première expérience en biomécanique expérimentale, physiologie de l'exercice, analyse du mouvement ou traitement de signaux physiologiques sera appréciée.

Savoirset savoir-faire:

· Connaissances en biomécanique, physiologie du mouvement et/ou physiologie de l'exercice.

· Compétences en expérimentation humaine et en acquisition de données biomécaniques ou physiologiques.

· Compétences en traitement et analyse de signaux expérimentaux ; une expérience en électromyographie (EMG) et/ou analyse du mouvement serait appréciée.

· Maîtrise d'un langage de programmation scientifique (Python, Matlab ou équivalent) et bonnes bases en statistiques ; des connaissances ou un intérêt marqué pour la modélisation numérique et l'apprentissage automatique seraient appréciés; un intérêt pour la neurostimulation et la rééducation est apprécié.

· Capacité à lire, rédiger et communiquer en anglais scientifique.

Savoir-être:

· Rigueur scientifique, sens de l'organisation et autonomie.

· Aptitude au travail en équipe et à la collaboration dans un environnement interdisciplinaire.

· Bonnes qualités relationnelles et capacité à interagir avec des participants, des patients et des professionnels de santé.

· Curiosité scientifique, capacité d'adaptation et intérêt pour le travail expérimental et les nouvelles approches méthodologiques.

• Statistiques
• Python
• Sens du relationnel
• Anglais
• Travail en équipe
• Électricité
• Autonomie
• Electromyogramme (EMG)
• Biomécanique
• Machine learning
• Analyse de données
• MATLAB
• Sens de l’organisation
• Capacité d’adaptation