Torna ai risultati della ricercaBando per assegno di ricerca
| Titolo del progetto di ricerca in italiano | Explainable Artificial Intelligence (XAI) Models for Robust and Effective Radiomics using CT data |
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| Titolo del progetto di ricerca in inglese | Explainable Artificial Intelligence (XAI) Models for Robust and Effective Radiomics using CT data |
| Settore Concorsuale | 09 - Ingegneria industriale e dell'informazione |
| S.S.D | ING-INF/05 - SISTEMI DI ELABORAZIONE DELLE INFORMAZIONI |
| Descrizione sintetica in italiano | Il tema della ricerca è lo studio e lo sviluppo di modelli di intelligenza artificiale interpretabili per il support decisionale al trattamento immunoterapico di pazienti affetti da carcinoma polmonare non a piccole cellule (NSCLC) tramite analisi di CT al fine di identificare pattern visuali correlabili con stati di mutazione del carcinoma. L’obiettivo è ideare modelli di intelligenza artificiale, declinati secondo il paradigma del deep learning, che non solo siano in grado di profilare genomicamente i tumori ma che possano prendere decisioni robuste e soprattutto interpretabili (Explainable AI) per i radiologi. La ricerca prevede la progettazione di metodi in grado di visualizzare le feature apprese dai modelli neurali, combinarle a diversi livelli di astrazione ed attribuirgli una semantica in grado di essere compresa dai radiologi per aumentare il livello di fiducia nei sistemi di IA |
| Descrizione sintetica in inglese | The research topic is the study and development of interpretable artificial intelligence models for decision support for the immunotherapy treatment of patients with non-small cell lung cancer (NSCLC) through CT analysis in order to identify visual patterns correlated with carcinoma mutation. The specific objective consists in devising artificial intelligence models, declined according to the deep learning paradigm, which are not only able to genomically profile tumors but also which can make robust and above all interpretable decisions (Explainable AI) for radiologists. The research involves the design of methods capable of visualizing the features learned from neural models, combining them at different levels of abstraction and attributing to them a semantics capable of being understood by radiologists in order to increase the level of trust in the systems of IA |
| Data del bando | 23/12/2020 |
| Numero di assegnazioni per anno | 1 |
| Stanziamento annuale (indicativo) | 23787.00 |
| E' richiesta mobilità internazionale? | no |
| Paesi in cui può essere condotta la ricerca |
Italy |
| Paesi di residenza dei candidati |
EUROPE |
| Nazionalità dei candidati |
EUROPE |
| Sito web del bando | https://www.unict.it/bandi/ricerca-e-trasferimento-tecnologico/assegni-di-ricerca-tipo-b |
| Destinatari dell'assegno di ricerca (of target group) |
Experienced researcher or 4-10 yrs (Post-Doc) |
|---|---|
| Il contratto prevede la copertura delle prestazioni sociali? | yes |
| Importo annuale | 19367.00 |
| Valuta | Euro |
| Comprende lo stipendio dell'assegnista | yes |
| Comprende vitto e spese di viaggio | no |
| Comprende il costo della ricerca | yes |
| Massima durata dell'assegno (mesi) | 12 |
| Criteri di selezione in italiano (breve descrizione) |
Possono essere ammessi alla selezione i soggetti in possesso del titolo di: • Dottorato di ricerca o titolo equivalente, conseguito in Italia o all’estero entro 10 anni dalla Laurea magistrale/specialistica ed entro 5 anni dal termine ultimo per la presentazione della domanda di partecipazione alla presente procedura comparativa, in discipline attinenti a Ingegneria Informatica o Informatica. Ai candidati è altresì richiesta la conoscenza della lingua: Inglese |
| Nome dell'Ente finanziatore | Università degli Studi di Catania |
|---|---|
| Tipologia dell'Ente | Public research |
| Paese dell'Ente | Italy |
| Città | CATANIA |
| Codice postale | 95131 |
| Indirizzo | Piazza Università, n. 2 |
| Sito web | https://www.unict.it/ |
| ac.ari@unict.it |
| L'assegno finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | No |
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| Data di scadenza del bando | 12/01/2021 - alle ore 00:00 |
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| Come candidarsi | https://concorsi.unict.it/ |