<div dir="ltr">Today’s operating room (OR) has been transformed into a convoluted setting of machines, surgeons, nurses, and patients. Large amounts of data are generated just in a single operation. These data are temporal and multimodal (e.g. endoscopy videos, radiological, physiological, human movement, etc.) providing a rich context of the operation. In this project, the intern will research self-supervision , weak supervision, multimodal fusion methods to segment, classify or analyze medical images such as CT and MRI scans.<br><div><br></div><div>Federated Learning (FL) is a new technique that has been proposed to circumvent concerns related to privacy and data ownership during machine learning. Our lab is developing infrastructure for rich temporal multi-modal data in the operating room, and we are developing methods that can help us improve efficiency of FL algorithms. The intern will have the opportunity to work with a group of scientists and clinicians and research novel algorithms related to privacy preserving approaches, noisy data and self-supervision in FL settings<br></div><div><br></div><div>Preference is given to candidates registered to EU universities.</div><div><br></div><div><div>For more information please contact Alexandros Karargyris at alexandros.karargyris (at) <a href="http://ihu-strasbourg.eu">ihu-strasbourg.eu</a></div><div><br></div><div>More information here: <a href="http://camma.u-strasbg.fr/opportunities">http://camma.u-strasbg.fr/opportunities</a></div><div><br></div><div><br style="color:rgba(0,0,0,0.87);font-family:Roboto,RobotoDraft,Helvetica,Arial,sans-serif;font-size:14px"></div></div></div>