Modélisation statistique du rythme scapulo-huméral - Bordeaux

Titre : Modélisation statistique du rythme scapulo-huméral à partir des données Spartacus (Bordeaux)Contexte scientifique
Le rythme scapulo-huméral correspond à la coordination entre la scapula et l'humérus lors de l’élévation du bras. Sa compréhension est essentielle pour l’analyse clinique et la rééducation, mais son caractère véritablement musculaire (in vivo) ou principalement mécanique (ex vivo) reste débattu.
Le projet Spartacus met à disposition un ensemble unique de données 3D issues d’études de référence, incluant à la fois des mesures in vivo et ex vivo. Cela permet d’analyser finement les différences de cinématique entre conditions réelles et simulées.Objectif du stage
Le stage vise à modéliser et comparer les trajectoires scapulo-thoraciques entre conditions in vivo et ex vivo grâce aux modèles de courbes de croissance latentes (LGCM). Il s’agira d’identifier la forme de trajectoire la plus adaptée, d’estimer les paramètres (intercept, pente, etc.) et de tester l’effet de la condition expérimentale sur ces trajectoires. Le stage inclut aussi une participation au maintien du projet Spartacus.Missions

1. Prise en main et préparation des données Spartacus.
2. Compréhension et utilisation des LGCM.
3. Construction et ajustement des modèles (formes linéaires, quadratiques…).
4. Analyse comparative multi-groupes pour quantifier l’effet in vivo vs ex vivo.
5. Production de visualisations, synthèse des résultats et participation potentielle à une publication scientifique.

Profil recherché
Étudiant(e) de M2 en science des données, biostatistiques, biomécanique ou biomédical.
Compétences essentielles : bonne maîtrise de la statistique, de R et de Python.
Qualités : rigueur, curiosité scientifique, autonomie, bonnes capacités d'analyse.
Atouts appréciés : connaissance des rotations, des librairies de SEM/LGCM (lavaan) ou des modèles mixtes.Ce stage, basé à Bordeaux, offre une occasion idéale d’appliquer des méthodes statistiques avancées à un jeu de données biomécaniques de référence, avec un fort potentiel de valorisation scientifique.

Contact: pierre.puchaud@inria.fr