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Intitulé du poste : 2018/03/06 – Post-doctorat en Neuroimagerie et Connectomique (CDD 2 ans)

Type de structure : Créé sous l’égide du programme Laboratoire commun public-privé de l’ANR et soutenu par le CEA, le Ginesislab associe un laboratoire académique, le GIN-IMN (UMR5293) spécialisé en neurosciences et neuroimagerie, et l’entreprise Fealinx spécialisée dans le déploiement de systèmes d’information. Les principaux axes de recherche sont :
1) la gestion intégrée de chaînes de traitement de données d’imagerie cérébrale, la conception et l’automatisation de calculs locaux ou déportés dans des centres de calculs,
2) le développement et l’intégration de méthodes statistiques d’analyse de la variabilité intra et inter-cohortes dans un but de classification et de détection des déterminants sains et pathologiques de
l’organisation anatomo-fonctionnelle du cerveau humain.

Contexte et mission : Le Ginesislab recherche un(e) post-doctorant(e) pour réaliser des recherches sur la construction du connectome du cerveau humain en utilisant les données d’imagerie par résonance magnétique (IRM) structurelle et fonctionnelle. Étudier le connectome du cerveau humain requiert à la fois de s’intéresser à la connectivité anatomique et à la connectivité fonctionnelle. Cette dernière et les différentes fonctions cognitives associées sont nécessairement contraintes par la connectivité anatomique sous-jacente, bien que les relations précises entre ces deux formes de connectivités soient encore loin d’être claires. L’objectif de ce stage est ainsi de combler le fossé entre structure et fonction et comprendre comment le vaste répertoire des états fonctionnels du cerveau humain peut émerger de sa structure anatomique. Cette étude portera sur les données structurelles et fonctionnelles de deux larges cohortes de sujets (BIL&GIN n=450 et i-Share n=1850) et se fera sous la direction de deux chercheurs du Groupe d’Imagerie Neurofonctionnelle (GIN-IMN, UMR5293) experts respectivement en imagerie fonctionnelle du repos (M. Joliot) et en imagerie de diffusion et tractographie (L. Petit). Elle bénéficiera également de la collaboration avec le Sherbrooke Connectivity Imaging Lab (SCIL, M. Descoteaux) expert dans le développement de méthodes d’analyse des données de diffusion. Un support méthodologique informatique sera
fourni par l’entreprise Fealinx spécialisée en gestion de données, avec une possibilité d’embauche dans cette entreprise au terme de ce stage postdoctoral dans le cadre du développement de sa filiale spécialisée en imagerie médicale. La seconde phase de ce stage postdoctoral concernera les méthodes de prédiction de l’organisation anatomo-fonctionnelle du cerveau d’un individu en utilisant des méthodes de classification du type « support vector machine », forêts aléatoires ou d’apprentissage profond en utilisant les phénotypes identifiés lors de la première phase.

Prise de fonction: dés que possible
Durée: 2 ans (contrat annualisé)

Pour être éligible, le dossier de candidature devra comporter :
• Un CV complet intégrant l’expérience du candidat ainsi que ses formations académiques ;
• Des lettres de recommandation de personnes pouvant apporter leur soutien au candidat ;
• Une lettre de motivation pour le poste, détaillée et personnalisée ;
• Les publications du candidat (format PDF).
Les candidatures seront évaluées par analyse du dossier et un entretien par les co-directeurs du Ginesislab.

Lieu : Centre Broca Nouvelle-Aquitaine, IMN, Bordeaux, France

Rémunération : ≈2000€ net/mois en fonction de l'expérience

Diplômes requis : un cursus "informatique/data sciences" ou un cursus "neurosciences"

Compétences requises : Les candidat(e)s seront évalué(e)s selon les critères suivants :• Compétence en imagerie médicale et traitement d’images anatomiques et fonctionnelles ; • Compétence en mathématiques appliquées/statistiques, analyses multivariées, classification et prédiction ; • Connaissances en méthodologie de développement et en langages de programmation (une connaissance de Matlab, de Python et de leurs environnements sera appréciée) ; • Rigueur, autonomie et curiosité pour s’impliquer dans un projet multidisciplinaire et multi-équipes ; • Bonnes capacités pour communiquer en anglais (oral et écrit).