Torna ai risultati della ricercaBando per assegno di ricerca
| Titolo del progetto di ricerca in italiano | Rilevamento di tumori in immagini PET attraverso il Deep Learning |
|---|---|
| Titolo del progetto di ricerca in inglese | Deep Learning cancer detection in PET images |
| Settore Concorsuale | 01 - Scienze matematiche e informatiche |
| S.S.D | - |
| Descrizione sintetica in italiano | Proper segmentation of tumors in medical images is of crucial importance in oncology, as treatment plans rely on information on the tumor region. The tumor volume should be identified as precisely as possible since errors in this estimate can lead to treatments that can be either ineffective or dangerous. Manual segmentation by medical staff has been proven to be subjective, inaccurate and time consuming; for this reason, the need for automatic methods for tumor region contouring is growing. The project aims at studying the application of deep learning to the tumor segmentation task with the following goals: usage or generalization of existing network topologies for 3D PET volume, automatic generation of training data, performance evaluation on real scans. |
| Descrizione sintetica in inglese | La segmentazione di volumi tumorali in immagini mediche è di vitale importanza in oncologia, siccome le terapie dipendono da tale informazione. Il volume tumorale dovrebbe essere identificato in modo preciso per evitare che errori di stima producano terapie inefficaci o anche pericolose per gli organi sani. La segmentazione manuale è soggettiva, imprecisa e richiede generalmente molto tempo; per questa ragione è importante sviluppare sistemi automatici di segmentazione. Il progetto è dedicato allo studio dell'applicazione del Deep Learning al problema della segmentazione tumorale con i seguenti obiettivi: utilizzo e generalizzazione di topologie di rete esistenti per volumi PET 3D, generazione automatica di dati per il training, valutazione delle prestazioni su dati reali. |
| Data del bando | 03/04/2017 |
| Numero di assegnazioni per anno | 1 |
| Paesi in cui può essere condotta la ricerca |
Italy |
| Paesi di residenza dei candidati |
All |
| Nazionalità dei candidati |
All |
| Sito web del bando | https://www.serviziweb.unito.it/albo_ateneo/ |
| Destinatari dell'assegno di ricerca (of target group) |
Early stage researcher or 0-4 yrs (Post graduate) |
|---|---|
| Il contratto prevede la copertura delle prestazioni sociali? | yes |
| Importo annuale | 19367 |
| Valuta | Euro |
| Comprende lo stipendio dell'assegnista | yes |
| Comprende vitto e spese di viaggio | yes |
| Comprende il costo della ricerca | yes |
| Altri costi in italiano | \ |
| Altri costi in inglese | \ |
| Massima durata dell'assegno (mesi) | 12 |
| Criteri di selezione in italiano (breve descrizione) | il bando (n. rep. 762 del03/04/2017), modalità di iscrizione/partecipazione alla selezione e i requisiti sono disponibili su https://www.serviziweb.unito.it/albo_ateneo/ |
| Criteri di selezione in inglese (breve descrizione) | The call (n. rep. 762 -03/04/2017), the requirements and how to apply are available at the following address: https://www.serviziweb.unito.it/albo_ateneo/ |
| Processo di selezione in italiano (breve descrizione) | per titoli e colloquio (il calendario dei colloqui viene pubblicato entro la data di scadenza del bando. I candidati NON riceveranno comunicazione di ammissione al colloquio) |
| Processo di selezione in inglese (breve descrizione) | qualifications and interview (in Turin) - Dates and venues of the interviews are published on the website of the University of Turin at the official notice board (https://www.serviziweb.unito.it/albo_ateneo/) by the date of the deadline |
| Nome dell'Ente finanziatore | Universita' degli Studi di Torino |
|---|---|
| Tipologia dell'Ente | Public research |
| Paese dell'Ente | Italy |
| Città | Turin |
| Sito web | http://www.unito.it/ |
| arearicerca-assegni@unito.it | |
| Telefono | 0 |
| L'assegno finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | No |
|---|
| Data di scadenza del bando | 26/04/2017 |
|---|---|
| Come candidarsi | https://pica.cineca.it |