<div dir="ltr">A postdoctoral fellowship in Machine Learning for Brain Connectivity in Clinical Neuroscience<br><br>We are pleased to announce the opening of one Postdoctoral Fellowship at the Neuroinformatics Lab, an interdisciplinary initiative between the Center for Mind/Brain Sciences (CIMeC) of the University of Trento, and the Center for Digital Health of Fondazione Bruno Kessler.<br><br>The position is part of the “Neusurplan” project, an integrated approach to neurosurgery planning based on multimodal and longitudinal data. The goal is to pursue an integrated approach to pre-operative neurosurgical planning, combining structural and functional characterization of brain connectivity. The data driven strategy will take advantage of a unique dataset of intra-operative points of directed electrical stimulation and the related  functional responses.<br>In this project, the candidate will pursue research on machine learning methods for neuroimaging data analysis to study and characterize brain connectivity, with applications to longitudinal studies and clinical practice.<br><br>The ideal candidate should have a mixed background in neuroimaging techniques and numerate disciplines, like computer science, engineering, physics, or mathematics. This project is in collaboration with the Division of Neurosurgery, S. Chiara Hospital, Trento (IT).<br><br>The position is for a 2 year Postdoc Fellowship (May, 2022 - April, 2024).<br><br>We welcome expressions of interest for this position, please contact Paolo Avesani (<a href="mailto:avesani@fbk.eu">avesani@fbk.eu</a>) and/or Emanuele Olivetti (<a href="mailto:olivetti@fbk.eu">olivetti@fbk.eu</a>)  with your CV and a statement of intent.<br><br>The University of Trento ranks among top Italian Universities (<a href="https://www.unitn.it/en/ateneo/1636/rankings">https://www.unitn.it/en/ateneo/1636/rankings</a>).<br>Fondazione Bruno Kessler ranks first among the Italian research centers in Engineering and Computer Science (<a href="https://magazine.fbk.eu/en/news/fbk-ranks-1st-in-italy-for-scientific-excellence-in-three-areas">https://magazine.fbk.eu/en/news/fbk-ranks-1st-in-italy-for-scientific-excellence-in-three-areas</a>).<br><br>To also consider a work/life balance, there is more than our passion for translational research. You can check these pointers for a flavor of life quality in Trentino: <a href="https://www.visittrentino.info/en">https://www.visittrentino.info/en</a>; <a href="https://www.discovertrento.it/en">https://www.discovertrento.it/en</a><br><br>A few papers related to the project are below:<br><br>Bertò G,et al., (2021) Classifyber, a robust streamline-based linear classifier for white matter bundle segmentation, Neuroimage, 224<br><a href="https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2020.117402">https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2020.117402</a><br><br>Sarubbo S, et al., (2020) Mapping critical cortical hubs and white matter pathways by direct electrical stimulation: an original functional atlas of the human brain, Neuroimage, 205<br><a href="https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2019.116237">https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2019.116237</a><br><br>Astolfi P, et al., (2020) Tractogram filtering of anatomically non-plausible fibers with geometric deep learning,  International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention (MICCAI) LNCS, vol 12267. Springer<br><a href="https://doi.org/10.1007/978-3-030-59728-3_29">https://doi.org/10.1007/978-3-030-59728-3_29</a><br><br>Sarubbo S, et al., (2021) Planning brain tumor resection using a probabilistic atlas of cortical and subcortical structures critical for functional processing: a proof of concept, Operative Neurosurgery, 20(3), 175-183<br><a href="https://doi.org/10.1093/ons/opaa396">https://doi.org/10.1093/ons/opaa396</a><br><div><br></div><div dir="ltr" class="gmail_signature" data-smartmail="gmail_signature"><div dir="ltr"><br></div></div></div>

<br>
<div style="font-family:Arial,Helvetica,sans-serif"><span style="font-size:x-small">--</span></div><div><div><font size="1"><font face="Arial, Helvetica, sans-serif">Le informazioni contenute nella presente comunicazione sono di natura </font><span style="font-family:Arial,Helvetica,sans-serif">privata e come tali sono da considerarsi riservate ed indirizzate </span><span style="font-family:Arial,Helvetica,sans-serif">esclusivamente ai destinatari indicati e per le finalità strettamente </span><span style="font-family:Arial,Helvetica,sans-serif">legate al relativo contenuto. Se avete ricevuto questo messaggio per </span><span style="font-family:Arial,Helvetica,sans-serif">errore, vi preghiamo di eliminarlo e di inviare una comunicazione </span><span style="font-family:Arial,Helvetica,sans-serif">all’indirizzo e-mail del mittente.</span></font></div></div><div style="font-family:Arial,Helvetica,sans-serif"><font face="Arial, Helvetica, sans-serif" size="1">--</font></div><div style="font-family:Arial,Helvetica,sans-serif"><font size="1">The information transmitted is intended only for the person or entity to which it is addressed and may contain confidential and/or privileged material. If you received this in error, please contact the sender and delete the material.</font></div>