Bando per assegno di ricerca
Titolo del progetto di ricerca in italiano | PROGETTO PRIN TARDIS 2022CFP7RF PRIN2022 Rivelazione degli aggregati scomposti di proteina tau per la diagnosi precoce dell’Alzheimer |
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Titolo del progetto di ricerca in inglese | PRIN PROJECT TARDIS 2022CFP7RF PRIN2022 TArgeting misfolded Retinal tau for early AlzheimeR’s DIsease diagnosiS |
Campo principale della ricerca | Physics |
Sottocampo della ricerca | Computational physics |
Settore Concorsuale | 02 - Scienze fisiche |
S.S.D | - |
Descrizione sintetica in italiano | Dato l’impatto socioeconomico dell’Alzheimer sono necessari nuovi strumenti di indagine per la diagnosi precoce della patologia anche tramite studio della retina. Ci proponiamo di:1) realizzare sperimentalmente un prototipo di oftalmoscopio a super risoluzione basato su Illuminazione in luce strutturata;2)realizzare un software di analisi dati capace di migliorare la qualità di immagini retiniche;3)realizzare un sistema di analisi dati per estrarre la sensitività e l’efficienza dello strumento. Si richiede: 1.Conoscenza di piattaforme sw, (Matlab, phyton, c++), e basi di programmazione e realizzazione di architetture di machine learning 2.Conoscenza dei principi di ottica,microscopia,fluorescenza, super risoluzione 3.Realizzazione di architetture di Deep learning 4.Conoscenza di strumenti sw e libreria es Pitorch, Keras, tensorflow |
Descrizione sintetica in inglese | One of the most promising approach for the early diagnosis of the Alzheimers’s disease is the retinal investigation. In this project we propose to: 1) finalize the experimental realization of a super-resolution ophthalmoscope prototype based on structured light illumination; 2) create data analysis software capable of improving the retinal images quality; 3) create a data analysis system useful for extracting the sensitivity and efficiency of the instrument on data obtained from Alzheimer's patients and controls. It is therefore required: 1.Knowledge of software platforms, (Matlab, phyton, c++), and basics of programming and creation of machine learning architectures 2.Knowledge of the principles of optics, microscopy, fluorescence, super resolution 3.Realization of deep learning architectures for machine learning, e image enhancement 4.Software instruments and libraries like: Pitorch, Keras, tensorflow. |
Data del bando | 19/12/2023 |
Numero di assegnazioni per anno | 1 |
Paesi in cui può essere condotta la ricerca |
Italy |
Paesi di residenza dei candidati |
EUROPE |
Nazionalità dei candidati |
EUROPE |
Sito web del bando | http://bandi.urp.cnr.it/doc-assegni/documentazione/15336_DOC_IT.pdf |
Destinatari dell'assegno di ricerca (of target group) |
More Experienced researcher or >10 yrs (Senior) |
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Criteri di selezione in italiano (breve descrizione) | Valutazione dei titoli e prova colloquio |
Criteri di selezione in inglese (breve descrizione) | Assesment of the titles and interview |
Processo di selezione in italiano (breve descrizione) | La prova colloquio per i soli candidati ammessi avrà luogo il giorno 19/01/2024 alle ore 10:30 presso la Sede secondaria dell’istituto CNR NANOTEC di ROMA c/o Dipartimento di Fisica dell’Università degli studi di Roma Sapienza, Piazzale Aldo Moro, 2 - 00185 Roma; |
Processo di selezione in inglese (breve descrizione) | Interview, only for accepted applicants, will be held the 19th January 2024 at 1030 a.m. (local time), at CNR’s NANOTEC Institute of Rome, c/o Physics Dept., Sapienza University, Piazzale Aldo Moro, 2 - 00185 Roma. |
Nome dell'Ente finanziatore | CNR-Istituto di Nanotecnologia sede secondaria di Roma |
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Tipologia dell'Ente | Public research |
Paese dell'Ente | Italy |
Città | Roma |
Codice postale | 00185 |
Indirizzo | c/o Dipartimento di Fisica Università degli studi di Roma Sapienza |
Sito web | http://www.nanotec.cnr.it/en |
manuela.marchetti@cnr.it | |
Telefono | +390649913720 |
L'assegno finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | No |
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Data di scadenza del bando | 08/01/2024 |
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Come candidarsi | https://selezionionline.cnr.it |