医学图像计算中心 (CMIC) 和伦敦大学学院皇后广场神经病学研究所与 MedTech (Icometrix) 的工业合作伙伴合作，提供为期四年的博士生奖学金。资金将符合伦敦大学学院的博士津贴政策，可在此处找到。 

成功的候选人将加入伦敦大学学院 CDT 的智能、综合医疗成像 (i4health) 队列，并从该中心组织的独特的多学科活动和活动中受益。

背景

多发性硬化症是一种慢性疾病，有超过 20 种疾病缓解治疗 (DMT) 可用于减缓疾病的发展。然而，研究表明，大约 25% 的患者开始接受效果不佳的治疗，并且平均需要将近 4 年的时间才能发生治疗转换。

该项目的目标是开发一个数据驱动的预测模型，帮助确定每位患者的最佳治疗方案。我们知道 MRI 包含有价值的预测信息。例如，已经表明 MRI 测量，如萎缩，可以预测长期残疾。结合 MRI 和非影像数据的模型将允许在选择正确的 DMT 时做出更多基于证据的治疗决策。在这个项目中，候选人将开发深度强化学习模型，该模型可以使用广泛可用的 MRI 数据并将其与临床测量相结合，以预测个体患者的最佳治疗方案。该博士项目的输出将是 (a) 为下游建模准备真实世界数据的模型，以及 (b) 生成成像生物标志物测量值，以及 (c) 为个体患者推荐最佳治疗方法。

研究目的

开发多模型融合方法，将神经影像生物标志物与现实世界 MS 人群中的临床数据相结合，使用 (a) 可以为下游处理准备常规护理质量数据的深度神经网络架构，(b) 可以提供预测的深度强化学习模型MS 的未来进程和最佳治疗方法。该模型将根据现有的纵向 MRI 和临床数据以及患者报告的结果进行训练，并纳入 Icometrix 的 ePRO 工具（icompanion）

人员要求

计算机科学硕士，类似人工智能。

对神经科学和脑成像感兴趣。

Python（Pytorch 和 MONAI）、R、计算机视觉的一般知识。

如何申请

通过 UCL 申请门户网站进行正式申请 https://www.ucl.ac.uk/prospective-students/graduate/apply  。请选择程序代码 MRes Medical Imaging  TMRMEISING01 并  在“奖项名称 1”下输入为多发性硬化症 22015 开发精准医学强化学习模型。

将感兴趣的表达和当前简历发送至 a.eshaghi@ucl.ac.uk、  cdtadmin@ucl.ac.uk 和 dirk.smeets@icometrix.com

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