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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.

Offre de thèse: Fusion d’images multimodale 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.

Visite Scientifique

Dans le cadre du projet Européen EraPerMed-PerPlanRT,  nous avons recu des délégations d’Italie et d’Espagne entre le 3 et 5 Juin. Les chercheurs Tiziana Rancati, Claudio Fiorino, Alessandro Cicchetti et Javier Pascau  ont participé avec des chercheurs du LTSI et du Centre Eugène Marquis à trois jours de réunions scientifiques pour un bilan de la 3ème année du projet.

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: Projet EU SMASH-HCM

Développement d’un modèle computationnel cardiovasculaire et de machine- learning pour la stratification du risque dans les cardiomyopathies hypertrophiques

Contexte

Le LTSI (Laboratoire Traitement du Signal et de l'Image) est un laboratoire de recherche de l'Université de Rennes et de l’INSERM, à l’interface des disciplines relevant des domaines des sciences et technologies de l’information et de la santé.

Description

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

Post-Doc position offer

ECOFEC: Evolution of cognitive functions in epileptic children

Context. Epilepsy is a multi-causal neurological disorder affecting more than 50 million of the population worldwide. Epilepsy is known for its clinical manifestations (seizures) and subclinical manifestations (interictal epileptic discharges - IEDs -). Although subclinical, IEDs perturb neuroplasticity processes by altering the physiological activity of cortical