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Honorio DA SILVA

SAINT-CLOUD

En résumé

Bonjour,

jeune diplômée en master recherche MADOCS(Modélisation Analyse des Données, calcul Scientifique) et Traitement de l'information avec mention assez bien, je commence mon projet de thèse de doctorat en neurosciences computationnelles, dès septembre 2012.

Voici les principales domaines de compétences que j'ai pu affiner tout le long de ma formation, à travers mes stages, projets de fin d'étude et mon actuel CDD au CEA(Centre d’Énergie Atomique) saclay/Neurospin:

# Acquisition, correction d’artefacts et traitement d’images cérébrales
* Segmentation neuro-anatomique de structures cérébrales
* Reconstruction de sources corticales et sous corticales chez l’homme et chez le primate non humain
* Reconnaissance des structures cérébrales, synthèse, reconstruction et analyse statistique
* Mise en évidence des réseaux de connectivité à l’état de repos pour des données MEG et IRM/IRMf

# Analyse multi-échelles et ondelettes en traitement d’images
* Transformée en ondelettes et de ses principales applications
* Apprentissage de dictionnaires parcimonieux et reconstruction d’une image à partir de patchs
* Debruitage, filtrage et reconstruction de données manquantes(Inpainting)

# Problèmes inverses & applications en traitement d’images
Implémentation des algorithmes de:
* modélisation anatomique et électro-physiologique, simulation des signaux sources
* restauration, reconstruction de signaux à partir de données incomplètes (électrocardiogramme, imagerie médicale, imagerie satellitaire…), compressed sensing.

# Infographie
* Numérisation et compression d’image, Fenêtrage, clipping, maillage
* Algorithme du peintre, algorithmes de suppression de partie cachée, recadrage

# Statistiques, modélisation statistique, prédiction & prévision mathématiques.
Réalisation des programmes et macro SAS, SPSS permettant d’effectuer:
* des études statistiques, du recueil des données jusqu’à la prise de décision finale
* des analyses factorielles, analyse discriminante, classifications supervisées & non supervisées, l’analyse des séries temporelles
* méthodes de Monte Carlo par chaînes de Markov, algorithmes stochastiques : modélisation et optimisation stochastiques
* apprentissage et recherche d’information

# Statistique décisionnelle / Business Intelligence / Data mining / Data warehouse
Traitement statistique des images : Classification, segmentation, détection de contour, réduction de dimension, échantillonnage, modèles graphiques pour la décision
* Arbres de décisions, Réseaux de neurones, Clustering
* Indexation et recherche d'information dans des bases de données images
* Définition du cahier des charges, homogénéisation des données et
* Chargement de l’entrepôt de données et mise en évidence des axes potentiels d’analyses
* Reporting et choix des modèles de stockage de données (tables, cubes, …)

N'hésiter pas à me contacter pour la moindre information, ou proposition.
Cordialement,

Mes compétences :
Imagerie médicale
Images numériques
Signal Processing
Datamining
Datawarehouse
Modélisation numérique
Analyse de données
Analyse fonctionnelle
Statistiques
Développeur

Entreprises

  • Université Paris Sud - PhD candidate

    2012 - maintenant Neural modelisation, control theory :
    Deep Brain Stimulation for Parkinson's Disease
    Neural synchrony in Basal ganglia
    Optogenetics tools : Targeted optogenetic stimulation and recording of neurons in vivo
    Closed-loop deep brain stimulation
  • Université Paris Sud - Enseignante/Monitrice

    2012 - maintenant Travaux Dirigés d'algèbre linéaire
    Travaux Dirigés de probabilités - statistiques
  • Inserm - Ingénieur étude & recherche en imagerie cérébrale

    PARIS 13 2012 - 2012
  • Sanofi-Aventis - Stage Ingénieur en Biostatistique

    Paris 2009 - 2009

Formations

  • UPMC Paris VI/Télécom Paris Tech

    Paris 2011 - 2012 Master 2 Informatique

    Imagerie du vivant - La spécialité "Imagerie" (IMA) vise à donner aux étudiants une formation approfondie dans les domaines liés à l'imagerie. Elle regroupe ses cours en des agencements cohérents allant des fondements de la discipline jusqu'aux techniques les plus avancées. Ces cours sont donnés par des enseignants chercheurs de l'UPMC, en particulier du LIP6, d'écoles d'ingénieurs (Télécom ParisT
  • Université Cergy Pontoise Master 2: Finance

    Cergy Pontoise 2010 - 2011 Master M2 recherche MADOCS-Traitement de l'information

    Je me suis spécialisée en : « Problèmes inverses et recherche de contenus"
    Mes principales disciplines étaient:
    * Compression et recherche de données numériques
    * Infographie
    * Physique statistique et méthodes de Monte Carlo pour l’intégration numérique
    * Traitements d’image et problème inverse
    Mention obtenue : Assez bien
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