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Proposition Stages, Thèses, Post-Docs

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PhD Positions: Digital Twin for Personalized Radiotherapy in Prostate Cancer (TwinCaRT)

Prostate cancer treatment remains a challenge due to inter-patient variability in tumor biology and response to irradiation. The TwinCaRT project, funded by the PEPR Santé Numérique, aims to shift from "one-size-fits-all" radiotherapy to a personalized, in-silico-driven approach. By creating a Digital Twin (DT), we can simulate treatment outcomes before they occur, optimizing the therapeutic ratio for each individual.

Offre de Stage Master 2/Stage Ingénieur fin d’études

Apport des réseaux de neurones et de la simulation pour cartographier les protéines cérébrales en
Imagerie par Résonance Magnétique (IRM

Année universitaire 2025-26 : 2ème semestre – Durée 6 mois

CONTEXTE DU STAGE

Pour l’optimisation de l’acquisition et du traitement des images par Imagerie par Résonance Magnétique (IRM),
les outils de simulation et d’intelligence artificielle (IA) sont très utilisés pour générer des

Offre de stage: Apprentissage automatique informé par la physique pour l’identification de paramètres dans des modèles neuro-inspirés

  • Laboratoire de recherche : LTSI, équipe CinetyKs
  • Date de prise de fonction souhaitée: mars 2025, durée: 6 mois
  • Rémunération: 550 € en moyenne par mois
  • Lieu: université de Rennes, campus de Beaulieu, bâtiment 22
  • Mots clés: Deeplearning (e.g Physics-Informed Neural Networks), Traitement de signaux électrophysiologiques (EEG), Neurotechnologies, Modélisation numérique bio-inspirée, Programmation (Python, pytorch, Jax)

Le laborat

Offre de Post-Doc: Segmentation automatique de structures vasculaires pour la planification et assistance aux interventions endovasculaires

Contexte

L’intervention endovasculaire est devenue la référence thérapeutique d’un grand nombre de pathologies, telles que l’accident vasculaire cérébral, la sténose ou l’anévrisme. Il s’agit d’une technique mini-invasive qui consiste à faire naviguer un dispositif au sein des structures vasculaires jusqu’à la lésion avant d’être déployé. Une planification minutieuse, basée sur l’imagerie 3D préopératoire (CT ou IRM), est cruciale pour le succès de l’intervention.

PHD proposal: Graph-based characterization of cardiac events for early detection of heart failure

Context: Heart failure (HF) represents a major global health concern, accentuated by the aging population,
affecting approximately 15 million individuals in Europe and presenting a significant medium-term mortality
rate. The severity of HF is also evidenced by repeated unexpected hospitalizations due to acute
decompensated heart failure (ADHF). The frequent occurrence of ADHF leads to recurrent hospitalizations,
posing significant healthcare and economic challenges. These acute episodes have a grim prognosis, with a

Offre de Thèse:

Gestion des données manquantes et des dérives de données pour la réutilisation de données de santé de vie réelle : détection, caractérisation et mise en qualité 

Profil recherché :
• Diplômé.e d’un Master 2 ou Ingénieur
• Maîtrise du langage Python ou R
• Bon niveau en mathématiques et statistiques
• Bonnes connaissances en Machine Learning
• Bon niveau en anglais

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