<html>

<head>

<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=Windows-1252">

<style type="text/css" style="display:none;"> P {margin-top:0;margin-bottom:0;} </style>

</head>

<body dir="ltr">

<p class="elementToProof" style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span style="font-family: Verdana, sans-serif; font-size: 10pt; color: rgb(0, 0, 0);">A 4-year fully-funded PhD studentship with Prof Mark Humphries and Dr JeYoung Yung at the University

 Of Nottingham is available to start September 2024. </span></p>

<p style="margin: 0cm 0cm 8pt;"><span style="font-family: Verdana, sans-serif; font-size: 10pt; color: rgb(0, 0, 0);">“Optimising patient selection for Deep Brain Stimulation in Parkinson’s disease using multimodal machine learning” </span></p>

<p style="margin: 0cm 0cm 8pt;"><span style="font-family: Verdana, sans-serif; font-size: 10pt; color: rgb(0, 0, 0);">Parkinson’s disease has debilitating motor symptoms of tremor in the limbs, slowness of movement, and freezing, unable to move. A highly effective

 treatment is electrical stimulation deep in the motor regions of the midbrain. But surgery for this deep brain stimulation is only offered to around 2% of all patients, and about a quarter of those who receive it have poor outcomes. Optimising the selection

 of patients for deep brain stimulation will widen access to treatment, improve treatment outcomes, and prevent harm.  </span></p>

<p style="margin: 0cm 0cm 8pt;"><span style="font-family: Verdana, sans-serif; font-size: 10pt; color: rgb(0, 0, 0);">The goal of this project is to test how fusing clinical data, neuroimaging, and video assessments could optimise the selection of patients.

 The project will be in collaboration with MachineMedicine (London), a MedTech company specialising in Parkinson’s disease, and the movement disorders clinical team at St George’s Hospital, London. In joining this collaboration, the PhD student will be trained

 in data-science and machine learning tools, including how to extract and analyse MRI and fMRI data, in fusing data across modalities, and in developing a machine-learning pipeline for predicting patient outcomes. These predictions will be tested against the

 12-month follow-up data from the St George’s trial patients. The student’s further training will include a 3-month placement at MachineMedicine, and visits to St George’s clinic. </span></p>

<p style="margin: 0cm 0cm 8pt;"><span style="font-family: Verdana, sans-serif; font-size: 10pt; color: rgb(0, 0, 0);"> </span></p>

<p style="margin: 0cm 0cm 8pt;"><span style="font-family: Verdana, sans-serif; font-size: 10pt; color: rgb(0, 0, 0);">Closing date:12 noon (GMT) Friday 12<sup>th</sup> January 2024. </span></p>

<p style="margin: 0cm 0cm 8pt;"><span style="font-family: Verdana, sans-serif; font-size: 10pt; color: rgb(0, 0, 0);">For full studentship details and how to apply see here:

<a href="https://more.bham.ac.uk/mrc-aim/phd-opportunities/" id="OWAcb0ef3b2-9d9c-a06c-be61-e243a749036e" class="OWAAutoLink" style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;">

https://more.bham.ac.uk/mrc-aim/phd-opportunities/</a> </span></p>

<p class="elementToProof" style="margin: 0cm 0cm 8pt;"><span style="font-family: Verdana, sans-serif; font-size: 10pt; color: rgb(0, 0, 0);">Send all enquires to

<a href="mailto:mark.humphries@nottingham.ac.uk" id="OWA528d8913-dc65-6af1-980d-b80be4d1477f" class="OWAAutoLink" style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;">

mark.humphries@nottingham.ac.uk</a> </span></p>

<div class="elementToProof" style="font-family: Aptos, Aptos_EmbeddedFont, Aptos_MSFontService, Calibri, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt; color: rgb(0, 0, 0);">

<br>

</div>

<div id="Signature">

<div id="divtagdefaultwrapper" dir="ltr" style="font-size: 12pt; font-family: Calibri, Helvetica, sans-serif; color: rgb(0, 0, 0);">

<p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><br>

</p>

</div>

</div>

This message and any attachment are intended solely for the addressee and may contain confidential information. If you have received this message in error, please contact the sender and delete the email and attachment. Any views or opinions expressed by the

 author of this email do not necessarily reflect the views of the University of Nottingham. Email communications with the University of Nottingham may be monitored where permitted by law.

</body>

</html>