<html><body><div id="zimbraEditorContainer" style="font-family: arial,helvetica,sans-serif; font-size: 12pt; color: #000000" class="11"><div><style type="text/css" scoped="">
<!--
 /* Font Definitions */
 @font-face
        {font-family:"Cambria Math";
        panose-1:2 4 5 3 5 4 6 3 2 4;
        mso-font-charset:0;
        mso-generic-font-family:roman;
        mso-font-pitch:variable;
        mso-font-signature:-536870145 1107305727 0 0 415 0;}
@font-face
        {font-family:Calibri;
        panose-1:2 15 5 2 2 2 4 3 2 4;
        mso-font-charset:0;
        mso-generic-font-family:swiss;
        mso-font-pitch:variable;
        mso-font-signature:-536859905 -1073732485 9 0 511 0;}
@font-face
        {font-family:Times;
        panose-1:0 0 5 0 0 0 0 2 0 0;
        mso-font-charset:0;
        mso-generic-font-family:auto;
        mso-font-pitch:variable;
        mso-font-signature:-536870145 1342185562 0 0 415 0;}
 /* Style Definitions */
 p.MsoNormal, li.MsoNormal, div.MsoNormal
        {mso-style-unhide:no;
        mso-style-qformat:yes;
        mso-style-parent:"";
        margin:0cm;
        mso-pagination:widow-orphan;
        font-size:12.0pt;
        mso-bidi-font-size:10.0pt;
        font-family:"Times New Roman",serif;
        mso-fareast-font-family:"Times New Roman";
        color:black;
        mso-ansi-language:EN-US;
        mso-fareast-language:FR;}
.zimbra11
        {mso-style-type:export-only;
        mso-default-props:yes;
        font-size:10.0pt;
        mso-ansi-font-size:10.0pt;
        mso-bidi-font-size:10.0pt;
        font-family:Times;
        mso-ascii-font-family:Times;
        mso-hansi-font-family:Times;
        mso-ansi-language:FR;
        mso-fareast-language:FR;}
@page WordSection1
        {size:612.0pt 792.0pt;
        margin:72.0pt 72.0pt 72.0pt 72.0pt;
        mso-header-margin:36.0pt;
        mso-footer-margin:36.0pt;
        mso-paper-source:0;}
div.WordSection1
        {page:WordSection1;}
-->
</style></div><div><br data-mce-bogus="1"></div><div>----------------------------------------------------------------------------------------<br></div><div>------- PhD position in Strasbourg / France in October 2023 ---------</div><div>---------------------------------------------------------------------------------------<br data-mce-bogus="1"></div><div><br data-mce-bogus="1"></div><div>Topic :  Mathematical modeling and behavioral experiments to improve visual attention  </div><div><span lang="EN-US"><br data-mce-bogus="1"></span></div><div><span lang="EN-US">Attention-deficit/hyperactivity disorder is characterized by, inter alia, inattention</span><span lang="EN-US">. </span></div><div><span lang="EN-US">It may be treated successfully by pharmacological medication. Since such</span></div><div><span lang="EN-US">medication typically yields cognitive adverse side effects, an alternative non-</span></div><div><span lang="EN-US">pharmacological </span><span lang="EN-US">feedback training setup may represent an alternative light </span></div><div><span lang="EN-US">treatment. The PhD-project </span><span lang="EN-US">proposes a combination of auditory stimulation and </span></div><div><span lang="EN-US">performance feedback to demonstrate </span><span lang="EN-US">that non-pharmacological feedback may </span></div><div><span lang="EN-US">also improve visual attention deficits. To this end, </span><span lang="EN-US">theoretical modeling, control </span></div><div><span lang="EN-US">feedback and experimental psychophysics and </span><span lang="EN-US">neuropsychology will be employed.</span></div><div><span lang="EN-US">The PhD-student will perform own simple reaction-time experiments to study </span></div><div><span lang="EN-US">visual attention </span><span lang="EN-US">under auditory stimulation with performance feedback. In addition, </span></div><div><span lang="EN-US">she/he will subsequently </span><span lang="EN-US">study mathematical models </span><span lang="EN-US">of behavioral feedback and </span></div><div><span lang="EN-US">will combine all results with </span><span lang="EN-US">insights gained from an own EEG-experiment with </span></div><div><span lang="EN-US">healthy and visual attention-deficit subjects. <br data-mce-bogus="1"></span></div><div><span lang="EN-US"><br data-mce-bogus="1"></span></div><div><span lang="EN-US">Where: </span></div><div><span lang="EN-US"><a data-mce-href="https://mlms.icube.unistra.fr/index.php/Presentation" href="https://mlms.icube.unistra.fr/index.php/Presentation">Team MLMS (iCube)</a> / <a data-mce-href="https://mimesis.inria.fr/" href="https://mimesis.inria.fr/">Team MIMESIS (INRIA)</a> and team INSERM1114, all in </span></div><div><span lang="EN-US">Strasbourg / France<br></span></div><div><span lang="EN-US"><br data-mce-bogus="1"></span></div><div><span lang="EN-US">When: </span></div><div><span lang="EN-US">start September / October 2023 for 3 years</span><span lang="EN-US"></span></div><div><span lang="EN-US"><br data-mce-bogus="1"></span></div><div><span lang="EN-US">Who: </span></div><div><span lang="EN-US">the preferred candidate should have good knowledge in applied mathematics, good </span></div><div><span lang="EN-US">programming skills, strong interest in mathematical modeling and experimental work.</span></div><div><span lang="EN-US"><br data-mce-bogus="1"></span></div><div><span lang="EN-US">Why:<br data-mce-bogus="1"></span></div><div><span lang="EN-US">You are strongly interested in pre-clinical applications and motivated to learn to apply </span></div><div><span lang="EN-US">various </span><span lang="EN-US">tools in</span><span lang="EN-US"> computational and experimental neuroscience.<br data-mce-bogus="1"></span></div><div><span lang="EN-US"><br data-mce-bogus="1"></span></div><div><span lang="EN-US">For more information send an email to Axel Hutt, email: <a href="mailto:axel.hutt@inria.fr">axel.hutt@inria.fr</a> . For applications</span></div><div><span lang="EN-US">please send your documents.</span><span lang="EN-US"></span></div><div><p><span lang="EN-US"><br data-mce-bogus="1"></span></p><p><span lang="EN-US"><br data-mce-bogus="1"></span></p><p><span lang="EN-US"></span><span lang="EN-US"><br></span></p><p><span lang="EN-US"></span><span lang="EN-US">  .<o:p></o:p></span></p><p><span lang="EN-US">Feedback schemes are well-known to improve visual attention. The aim of our project is to develop a computational feedback tool, that may be implemented as a software utility. A good candidate for such a non-neural feedback is performance feedback, which feeds back the real-time behavioral performance. In such a setting, visual attention is reflected in the behavioral performance.</span><span lang="EN-US"> </span><span lang="EN-US">Moreover, it is well-known that auditory stimulation improves visual attention. The optimal combination of performance feedback and auditory stimulation permits to improve visual attention optimally. This will also be examined by experimental electroencephalographic data (EEG). To this end, the present project combines mathematical modeling of behavioral feedback, experimental psycho-physics and data analysis of EEG experiments to identify an experimental protocol for optimal visual attention improvement.</span><span lang="EN-US"><o:p></o:p></span></p><!--EndFragment--> </div><div><br></div><div data-marker="__SIG_POST__">-- <br></div><div>Axel Hutt<br>Directeur de Recherche<br>Equipe MIMESIS<br>INRIA Nancy Grand Est <br>Bātiment IHU<br>1, Place de l'Hopital<br>67000 Strasbourg, France<br>https://mimesis.inria.fr/members/axel-hutt/<br></div></div></body></html>