Le vendredi 30 mai à 10h30, à Madrid, Mme Lucia Cubero Gutiérrez, soutient sa thèse intitulée "Applications of Artificial Intelligence for Toxicity Prediction in Radiotherapy" devant le jury composé de:

Afin de travailler sur la préparation de l'évaluation du LTSI par le HCERES, et pour faciliter les échanges et les réunions de travail, un séminaire a eu lieu les 3 et 4 Avril à l'Abbaye de Saint-Jacut, en présence d'une grande partie des membres permanents et de membres représentants des doctorants et post-doctorants/ing

Le mercredi 7 mai 2025, à 14h, Mr Mohamed El Azzouzi présente sa thèse intiulée: Réutilisation de données de santé massives sécurisée par IA : Désidentification par apprentissage automatique pour des systèmes d'information apprenants fédérés, devant le jury composé de:

Jumeau numérique du pelvis pour la radiothérapie guidée par IRM

La radiothérapie adaptative est une approche innovante en oncologie visant à optimiser le plan de traitement en fonction des variations anatomiques et physiologiques du patient au cours du traitement qui est délivré en une série de séances. Les cancers du pelvis (prostate, col de l'utérus) posent des défis spécifiques en raison des mouvements internes (causés notamment par le remplissage de la vessie ou du rectum).

Le jeudi 27 mars à 14h30, Mme Inès Moudjari soutient sa thèse intitulée "Approches basées sur la sEMG pour la détection et l’identification de l’activité de muscles profonds à des fins de rééducation" devant le jury composé de:

Le mercredi 19 mars à 10h, M. John Baxter soutient son HDR intitulé: "Interpretable and interactive machine learning frameworks for neurological data processing" devant le jury composé de:

• 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

Le mardi 25 février, à 9h, Mr Salman Almuhammad Alalali soutient sa thèse intitulée: "Denoising of Cardiac Vibration Signals from an Implantable Gastric Device" devant le jury composé de: 

Le lundi 27 janvier 2025, Mr Vincent AUFFRET soutient son Habilitation à Diriger des Recherches devant le jury composé des professeurs Nicole Karam, Jean-Noël Trochu, Fabien Praz, Pascal Haigron, Christophe Leclercq et Hervé Le Breton.

Le mercredi 18 Décembre 2024, à 14h, Madame Meng Chen soutient sa thèse intitulée "Massive data processing and explainable machine learning in neonatal intensive care units" devant le jury composé de :