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Oferta de Trabajo  Código: 54274  

Puesto: CONTRATO PREDOCTORAL PARA LA FORMACIÓN DE DOCTORES

Función: Estudios numérico de flujo intracardiaco. Creación de nuevas herramientas basadas en machine learning
Empresa: Facultad de Ciencias, UNED. Servicio Cardiología. Hospital Gregorio Marañon, HGUGM. Nº de Plazas: 1
Referencia: UNED_FPI_FLOW Publicada el 29/10/2024 Publicada hasta el 29/1/2025
Tipo de Contrato: Beca Dedicación: Jornada completa  
Localidad: Mainland or Balearic Islands Provincia: Madrid Disponibilidad para viajar: Si, Internacional
Fecha de Incorporación: Enero-Marzo 2025 Fecha de Finalización: 4 años

Nivel Académico
Master  

Titulación Académica
Física (Titulación Universitaria)
Ingeniería Industrial (Titulación Universitaria)
Matemáticas (Titulación Universitaria)
Ingeniería Naval (Titulación Universitaria)
Ingeniería Aeronáutica (Titulación Universitaria)
Ingeniería Informática (Titulación Universitaria)
Ciencias Experimentales (Titulación Universitaria)

Áreas tecnológicas
A-012 Biofísica
A-032 Bioingeniería
A-033 Simulación computacional
A-034 Tratamiento de imágenes
B- Ciencias de la Salud
B-054 Fisiología (Medicina)
L-03 Física de Fluidos

Idiomas
Idioma: Inglés Nivel Lectura: Alto Nivel Escrito: Alto Nivel Conversación: Alto

Conocimientos de Informática  
El desarrollo de nuevos algoritmos para abordar el flujo intracardíaco es el foco principal de la tesis final propuesta, por lo que el candidato debe tener experiencia (o mostrar un gran interés) en mecánica de fluidos y codificación utilizando lenguajes como C, Python, C o MATLAB

Otros

Descripción del proyecto: El flujo intracardíaco proporciona un biomarcador único y personal de la función cardíaca, ya que resulta de la interacción entre la sangre y las estructuras cardíacas. Creemos que un análisis apropiado del flujo intracardíaco (obtenido a partir de técnicas de imagen no invasivas) puede producir información diagnóstica única e incremental, capaz de identificar anomalías subclínicas en el corazón. Esta nueva información podría utilizarse para mejorar la toma de decisiones clínicas y, por tanto, el pronóstico de los pacientes cardiovasculares.

El objetivo general de este proyecto es desarrollar nuevas herramientas de análisis de flujo basadas en 1) una serie de métodos basados ​​en datos y aprendizaje automático para extraer nueva información de la función cardíaca a partir del flujo, 2) el estudio de las interrelaciones entre el flujo y variables clínicas específicas, y 3) la validación de estas herramientas en estudios clínicos donde las herramientas de diagnóstico y pronóstico actuales son insuficientes.

 

Antecedentes del candidato: Los solicitantes deben inscribirse en un programa de doctorado para el año académico 2025/2026. Por tanto, el candidato deberá haber finalizado sus estudios de Máster antes de enero de 2025. No haber sido beneficiario de ningún contrato predoctoral por un periodo superior a doce meses. Deberá estar dispuesto a realizar estancias de investigación cortas (3-4 meses) en países extranjeros.

Buscamos un estudiante motivado con un Máster en Machine Learning o Ingeniería y un título en Física o en Ingeniería Biomédica/Aeroespacial/Mecánica. El desarrollo de nuevos algoritmos para abordar el flujo intracardíaco es el foco principal de la tesis final propuesta, por lo que el candidato debe tener experiencia (o mostrar un gran interés) en mecánica de fluidos y codificación utilizando lenguajes como C, Python, C o MATLAB. No se requieren conocimientos de español.

 

¿Cuándo?: La fecha tentativa de inicio es enero-marzo de 2025. El contrato tiene una duración máxima de 4 años.

 

¿Dónde?: Se espera que los estudiantes trabajen tanto en entornos científicos como clínicos, dividiendo su tiempo entre:

1.        La Facultad de Ciencias de la UNED (Las Rozas, Madrid)

2.        El Departamento de Cardiología del Hospital General Gregorio Marañón (Madrid).

 

Directores: Pablo Martínez-Legazpi y Javier Bermejo

Fecha límite de solicitud: 1 de diciembre de 2024.



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