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2 Doctoral Candidate Positions for MSCA Doctoral Network INTRABRAIN

Applications are invited for two full-time Doctoral Candidate (DC)/PhD student positions within MSCA Doctoral Network, Intrabrain- “Nanoplatforms and Oncolytic viruses for novel cancer immunotherapy strategies“. The project is funded by the EU (Agreement number 101227308) [...]

Maggiori informazioni

La nostra ricerca è attualmente finanziata dalla Commissione europea (Horizon 2020), dal Ministero della Salute italiano, dal Dipartimento della Difesa degli Stati Uniti (DOD) e dai National Institutes of Health (NIH).

Siamo attualmente alla ricerca di futuri dottorandi e/o associati post-dottorato di talento (stipendio commisurato all’esperienza) per lavorare nell’ambito di questi progetti. Se siete interessati a perseguire un dottorato di ricerca e/o una carriera di ricerca in uno o più dei seguenti campi, contattate il Prof. Nicola Toschi all’indirizzo toschi@med.uniroma2.it.

Fisica delle neuroimmagini (MRI, PET, CT), sia sperimentale che di analisi
Neuromodulazione (Stimolazione magnetica transcranica, ultrasuoni, tDCS), sia sperimentale che modellistica
Risonanza magnetica di diffusione (sperimentale e modellistica) per la generazione di biomarcatori (ad esempio, marcatori non invasivi per la neruoinfiammazione)
Deep learning e machine learning applicati all’analisi di dati biomedici (immagini, segnali, suoni) a scopo diagnostico e prognostico
Architetture computazionali profonde ad hoc per i (sotto)sistemi fisiologici
Personalità emotiva e neuroscienze comportamentali (cioè legare biomarcatori, segnali di immagini a fenotipi e tratti comportamentali)
Sistemi dinamici, teoria delle reti e dei grafi e connettività cerebrale
Fusione di dati multimodali attraverso metodi tradizionali e di IA
Modellazione e ottimizzazione della radioterapia (nell’ambito dell’oncologia radiologica) – sia teorica che pratica
Progettazione di nanoparticelle e previsione della tossicità verso un approccio “safe by design”.
Valutazione dell’impatto sulla salute
Radiomica e computer vision per scopi diagnostici e prognostici
Generazione e analisi di biomarcatori a supporto degli studi clinici
Modellazione farmacocinetica per la transizione dalla modellazione in vivo alla ricerca in silico
Medicina dei sistemi e modellazione di sistemi fisiologici
Elaborazione di immagini e segnali biomedici per l’inferenza di meccanismi e per la generazione di biomarcatori (ad esempio per la previsione del rischio intraoperatorio)

Our research is currently funded by the European Commission (Horizon 2020), the Italian National Ministry of Health, the US department of defense (DOD) and the National Institutes of health (NIH).

We are currently looking for talented prospective Ph.D. Students and/or PostDoctoral associates (salary commensurate to experience) to work within these projects. If you have an interest in pursuing a Ph.D and/or a research career in research in one or more of the following fields, please contact Prof. Nicola Toschi at toschi@med.uniroma2.it

Neuroimaging physics (MRI, PET, CT), both experimental and analysis
Neuromodulation (Transcranial Magnetic Stimulation, Ultrasound, tDCS), both experimental and modeling
Diffusion MRI (experimental and modeling) for biomarker generation (e.g. noninvasive markers for neruoinflammation)
Deep learning and machine learning applied to biomedical data analysis (images, signals, sounds) for diagnostic and prognostic purposes
Ah hoc deep computational architectures tailored to physiological (sub)systems
Emotional personality and behavioural neuroscience (i.e. tying biomarkers, images signals to phenotypes and behaviourals traits)
Dynamical systems, Network /graph theory and brain connectivity
Multimodal data fusion through traditional and AI methods
Radiation therapy (withing radiation oncology) modeling and optimization – both theoretical and practical
Nanoparticle design and toxicity prediction towards a safe by design approach
Health impact assessment
Radiomics and computer vision for diagnostic and prognostic portposes
Biomarker generation and analysis for supporting clinical trials
Pharmacokinetic modeling for transitioning from in vivo to in silico research modeling
Systems Medicine and modeling of physiological systems
Biomedical image and signal processing for inferring mechanisms and for biomarker generation (e.g. for intraoperative risk prediction)

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