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Université étatique, Parcourir ses opportunités similaires
Référence SCI1970
Date de clôture mardi 2 mars 2021
Département de sciences mathématiques
Les candidatures sont ouvertes pour une gamme de projets passionnants autour du thème des maladies complexes.
Ces bourses de doctorat de 42 mois, à partir d'octobre 2021, sont proposées par IMPACT - un partenariat de formation doctorale entre les universités de Birmingham, Leicester et Nottingham. L'Université de Nottingham annonce 8 projets afin de recruter jusqu'à 4 bourses (2 IMPACT et 2 iCASE) au total.
Vous étudierez aux côtés d'autres doctorants dans le cadre d'un large éventail de projets, vous permettant de penser de manière créative et de mener des recherches innovantes et de pointe. Vous bénéficierez également de l'expertise de notre partenaire de recherche, le Research Complex à Harwell.
Les candidatures seront clôturées à 17 h 00 le 7 janvier 2021. Le financement est assuré par le Conseil de la recherche médicale. Veuillez vous assurer que votre demande est soumise avec tous les documents requis, car les demandes incomplètes ne seront pas prises en considération.
Des informations complètes sur les critères d'éligibilité et le processus de candidature se trouvent sur le site Web de MRC IMPACT DTP .
Le projet IMPACT suivant est disponible à l'École des sciences mathématiques:
L'épilepsie en tant que maladie dynamique - Professeur Stephen Coombes
Souhaitez-vous mettre vos compétences avancées en mathématiques et en calcul à profit dans un contexte de soins de santé interdisciplinaire et aider à développer la prochaine génération d'outils pour la gestion clinique et le traitement de l'épilepsie? Voulez-vous travailler main dans la main avec des universitaires et une entreprise de technologie travaillant à la pointe de l'application de méthodologies mathématiques et informatiques aux défis biomédicaux? Alors lisez la suite!
Ce projet s'appuiera sur un modèle mathématique d'activité de la population neuronale, récemment développé à Nottingham (en utilisant un mélange de physique statistique et de dynamique non linéaire), et l'étendra pour inclure des composants physiologiquement importants pour la diffusion des ions dans l'espace extracellulaire, et l'effet résultant sur la communication électrique dans le tissu cortical. Ceci est d'une importance vitale pour l'interprétation mécaniste des signaux cliniques d'EEG, contre lesquels le modèle sera validé, et s'appuiera sur l'expertise biomédicale de premier plan à Birmingham. Les outils de l'apprentissage automatique seront juxtaposés au modèle mécaniste pour créer une boîte blanche permettant de prédire les futurs états cérébraux de patients individuels à l'aide de nouvelles données d'observation. Cela sera en outre complété par des routines pour la prédiction des transitions critiques, donnant la possibilité d'éviter ou de gérer les conséquences désastreuses des saisies en aval.
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