Détecter et quantifier les fibres d’amiante dans des matrices biologiques grâce à l’apprentissage automatique

Thématiques de recherche : Santé environnementale, intelligence artificielle et analyse de contaminants

Le projet a pour objectif de développer des méthodes de détection de la morphologie et de la structure cristalline de fibres d’amiante dans des matrices biologiques (selles et urines). En collaboration avec des experts en intelligence artificielle, un algorithme basé sur l’apprentissage automatique sera développé pour analyser les images de microscopie optique et de spectroscopie Raman afin d'identifier le type de fibre d’amiante dans des échantillons biologiques. Cette approche novatrice permettra de caractériser la forme des fibres mais également leur nature et potentiellement leur origine.