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Actualités

Chaire Professor Junior ONCONANO CNRS à Caen

Détails
Publication : 19 février 2024

Chaire Professor Junior (CPJ) CNRS à Caen (ISTCT-UMR6030 / LCS-UMR6506)

Intitulé de l'offre : ONCONANO Matériaux nanoporeux (zéolithes) et applications biomédicales

 

Pour plus de détails et pour les modalités de candidatures :

Portail Emploi CNRS - Offre d'emploi - Matériaux nanoporeux (zéolithes) et applications biomédicales H/F

Si vous souhaitez postuler, merci de contacter :

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Une revue fondatrice de Laurent Chatre dans Journal of Mitochondria, Plastids and Endosymbiosis

Détails
Publication : 2 février 2024

Laurent Chatre (2024) Mitochondria and the reactive species interactome:shaping the future of mitoredox medicine, Journal of Mitochondria, Plastids and Endosymbiosis, 2:1, 2304348

DOI: 10.1080/28347056.2024.2304348

 

Researchers have been studying for decades two distinct scientific fields which are increasingly coming to the forefront both in physiology, such as aging, physical activity and nutrition, and in pathology, such as cancers and neurodegenerative diseases : mitochondria for energy metabolism and redox biology, which includes antioxidants. A new field is emerging, aiming to bridge the gap between these two fields, and that includes both gut microbiota and the circadian clock : the “MitoRedox Medicine” field, which is founded and described in this new review.

 

 Chatre revue 2024 image

 

 

Conférence Jérôme Santolini 1er février 2024

Détails
Publication : 29 janvier 2024

 

Jérôme Santolini donnera une conférence salle Jules Horowitz à Cyceron, sur invitation de l'unité ISTCT, le jeudi 1er février à 14h.

 

Annonce Seminaire ISTCT   SF Normandie Onco Jerome Santolini

Offre de thèse IA Apprentissage fédéré GREYC ISTCT CFB

Détails
Publication : 22 janvier 2024

 greyc istct

 

 Cette adresse e-mail est protégée contre les robots spammeurs. Vous devez activer le JavaScript pour la visualiser., phD, HDR                                                            Cette adresse e-mail est protégée contre les robots spammeurs. Vous devez activer le JavaScript pour la visualiser., PhD, HDR

 Professeur des universités                                                                Chercheur-Ingénieur Imagerie Médicale et IA

Département de Mathématiques/Informatique                                      Responsable scientifique physique médicale,

Université de Caen Normandie                                                           Centre François Baclesse

Laboratoire GREYC (UMR6072-CNRS) - Équipe IMAGE                      ISTCT UMR6030-CNRS, UNICAEN

 

 

Objet : Recherche de candidat pour une potentielle offre de thèse Octobre 2024-2027

Titre de la thèse : FAME-MED – Fédération d'Apprentissage, Modèles Génératifs et Adaptation de Domaines en Imagerie Médicale

Synopsis : Les problèmes liés à la confidentialité sont critiques dans le domaine de l'imagerie médicale, où les données pourraient révéler des informations très sensibles sur les pathologies et l'historique médical du patient. L'apprentissage fédéré (ou federated learning FL) est un paradigme d'apprentissage machine (une des branches de l'IA) qui permet de répondre au problème de confidentialité. Il est décentralisé : les modèles d'apprentissage automatique sont entraînés localement sur des données distribuées, généralement sur des appareils ou des serveurs autonomes sans centraliser toutes les données sur un serveur maître. Cependant, une difficulté majeure pour l’apprentissage fédéré dans le traitement de l'imagerie médicale décentralisée provient du fait que les différents sites présentent une variance dans les données. En effet, bien que les institutions et les hôpitaux puissent recueillir le même type de données médicales, ces données peuvent présenter des caractéristiques variables en raison des méthodes de collecte, des normes et des protocoles, des politiques et des priorités institutionnelles, de la diversité des populations de patients et des réglementations de confidentialité différentes. Ce qui est exacerbé par la quantité limitée de données d'entraînement généralement accessibles pour chaque site et le nombre restreint de sites. Ce projet cherche à allier apprentissage fédéré et adaptation de domaine pour pallier à la disparité des données et permettre, durant la thèse, l’application multicentre d’un modèle d’IA innovant en cancérologie. C'est un programme innovant avec un positionnement local fort entre le GREYC et ISTCT et les CLCC normands (co-direction).

Localisation et encadrement: L’étudiant sera localisé principalement au laboratoire du GREYC pour la partie développement en apprentissage fédéré et au niveau du centre François Baclesse et à ISTCT pour la partie application médicale. Le projet de thèse sera dirigé par Romain Hérault et Aurélien Corroyer-Dulmont respectivement experts en IA et en cancérologie/imagerie médicale.

Une offre de stage de M2 sur le sujet dès février/mars 2024 est aussi proposée, la demande de financement de la thèse est actuellement en cours.

 

Pour plus d'information, contactez Romain Herault ou Cette adresse e-mail est protégée contre les robots spammeurs. Vous devez activer le JavaScript pour la visualiser.

 

Un très bel article de l'unité dans Cell Death & Disease

Détails
Publication : 18 janvier 2024

Un très bel article de l'unité vient d'etre publié dans Cell Death & Disease (IF 9.7)

 Levallet Figure CDD V2

 

 

 

 

  1. Thèse Kelly Monthé-Sagan
  2. Journée LabEx IRON 22 mai 2024 - Inscriptions ouvertes
  3. Thèse Elise Malard
  4. Un très bel article de l'unité dans EJNMMI research

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