Proposition Stages, Thèses, Post-Docs

Context

The LTSI (Laboratory for Signal and Image Processing) is a research laboratory of the University of Rennes and INSERM, at the interface of information science and health technologies.

Subject

Contexte

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.

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

Context

The LTSI (Signal and Image Processing Laboratory) is a research laboratory at the University of Rennes and
INSERM, at the interface of information science and health technologies.

Starting date: Autumn 2024

Keywords: eye movements, visuomotor control, binocular vision, surgical performance

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

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

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

Les projets doctoraux du LTSI publiés sur la plate-forme Améthis sont visibles ICI.

Ce même site est également accessible via le bouton Améthis en pied de page.