Arbeitsgruppe

Medizinische Bild- und Signalverarbeitung - gemeinsame Arbeitsgruppe des Fachbereiches Med. Informatik und Med. Bioinformatik und Systembiologie

Stellenangebote

für den Themenbereich Medizinische Bild- und Signalverarbeitung

14.08.2020

PhD Thesis “CNNs for Medical Image Processing: Learning from Limited Data””

Institution: Computer Assisted Clinical Medicine, Mannheim Institute for Intelligent Systems in Medicine,
Heidelberg University, Germany
Start date: as soon as possible
Duration: 36 months

Profile:
Applicants will hold a master degree / will be master candidate in physics, computer science, mathematics, biomedical engineering or a related field; strong knowledge in programming and algorithmic development, experience in machine learning and image processing is required; willingness to learn required programming languages (Python),tools for deep learning (TensorFlow) and the principles of medical imaging techniques related to the project is expected.

Project Description:
Deep Learning is a machine learning field that became essential to the field of image processing in the last years. High performance algorithms can be trained on large data sets. However, for rare conditions with a limited number of training cases, training CNNs remains a challenge. The candidate will work on a training pipeline that can be applied to various data sets and tasks. The Research Campus Mannheim Molecular Interventional Environment (M²OLIE) develops innovative molecular imaging technologies by fusion of several imaging modalities (CT, MRI, PET) to enable image-guided, high-precision interventions using high-end CT and robotic systems. The PhD candidate will perform research in deep learning based image segmentation within the Research campus and beyond. The project can be executed in German or English.

Working Environment:
Our group is composed of more than thirty scientists from physics, electrical engineering, medicine and computer science and is working in close co-operation with the local medical departments. We are developing new imaging techniques and data analysis approaches and translate them with our clinical partners into daily practice. Our research team specializes in exploration of Deep Learning in interventional imaging. Ongoing collaborations with other researchers involve the Central Institute of Mental Health (ZI, Mannheim), the German Cancer Research Centre (DKFZ, Heidelberg), and across Europe with multiple opportunities to visit leading international laboratories and to attend taught schools.

Interested?
If you enjoy working in an interdisciplinary, young, creative and open team, we are looking forward to your application! For more information on the project or for application please contact:

Project leader:
Prof. Dr. Ing. Frank Zöllner
Computer Assisted Clinical Medicine,
Medical Faculty Mannheim, Heidelberg University,
Theodor-Kutzer-Ufer 1-3, 68167 Mannheim, Germany
Tel.: +49 621 383 5117
E-Mail: frank.zoellner@MedMa.Uni-Heidelberg.de
Web: http://www.ma.uni-heidelberg.de/inst/cbtm/ckm/
Director:
Prof. Dr. rer. nat. Lothar Schad
Chair in Computer Assisted Clinical Medicine,
Medical Faculty Mannheim, Heidelberg University,
Theodor-Kutzer-Ufer 1-3, 68167 Mannheim, Germany
Tel.: +49 621 383 5121
E-Mail: Lothar.Schad@MedMa.Uni-Heidelberg.de
Web: www.ma.uni-heidelberg.de/inst/cbtm/ckm/

Offer of employment

14.08.2020

Ostfalia - Hochschule für Angewandte Wissenschaften

Für unsere Fakultät Informatik am Campus Wolfenbüttel suchen wir vorbehaltlich der endgültigen Mittelbewilligung für ein Forschungsvorhaben zum 01.10.2020 oder später eine*n

Wissenschaftliche*n Mitarbeiter*in (m/w/d)
Doktorand*in Künstliche Intelligenz (m/w/d)
Research associate / Doctoral student Artificial Intelligence (m/f/d)

zunächst befristet auf ein Jahr. Insgesamt ist die Stelle jedoch ausgelegt auf drei Jahre. Die Möglichkeit zur Promotion ist gegeben und ausdrücklich erwünscht. Zugeordnet ist die Stelle der Professur „Künstliche Intelligenz“ mit den Hauptarbeitsgebieten:

  • Entwurf und Analyse von Verfahren des maschinellen Lernens, insbesondere
    des Deep Learning
  •  Anwendung und Evaluierung der entwickelten Verfahren aktuell hauptsächlich
    auf medizinischen Bilddaten.

Ihre Aufgaben

  • Bearbeitung wissenschaftlicher Projekte und Forschungsfragen in einem vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) geförderten Drittmittelprojekt zur Vorhersage des Knochenbruchrisikos aus medizinischen Computertomographie-Aufnahmen in Zusammenarbeit mit universitären und klinischen Arbeitsgruppen des Konsortiums.
  • Implementieren und Evaluieren der entwickelten Lösungsansätze und gründliche Analyse der Ergebnisse
  • Dokumentation und Veröffentlichung der erzielten Ergebnisse in wissenschaftlichen Aufsätzen (Konferenz- und Journalbeiträge)
  • Integration Ihrer entwickelten Algorithmen im gemeinsamen Prototypen des Konsortiums
  • Betreuung studentischer Abschlussarbeiten im Kontext des Projekts
  • bei Bedarf Unterstützung des Forschungs- und Lehrbetriebs der Professur

Ihr Profil

  • wissenschaftliches Hochschulstudium (Master of Science) in Informatik oder einem vergleichbaren Fach mit überdurchschnittlichem Abschluss (mindestens mit Note „2.0“)
  • fundierte Erfahrungen in maschinellem Lernen, Deep Learning und Computersehen, idealerweise auch in medizinischer Bildverarbeitung
  • sehr gute Programmierkenntnisse u.a. in Python und C++
  • sicherer Umgang mit der englischen und deutschen Sprache
  • ausgeprägte Analysefähigkeit und Freude an der Konzeption neuer Lösungen
  • selbständige Arbeitsweise sowie Teamorientierung
  • große Motivation und Einsatzfreude

Wir bieten eine stimulierende und kooperative Forschungsumgebung und die Möglichkeit zur Zusammenarbeit mit exzellenten Arbeitsgruppen in einem BMBF-geförderten Konsortium. Darüber hinaus bieten wir die Möglichkeit zur persönlichen Weiterqualifikation im wissenschaftlichen Umfeld durch Kooperationen und Konferenzteilnahmen.
Auskünfte erteilt Prof. Dr. Carsten Meyer, carsten.meyer@ostfalia.de
Möchten Sie wissen, wie es ist, an der Ostfalia zu arbeiten? https://www.ostfalia.de/arbeiten/

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28.07.2020

W2-Professur (m/w/d)
Fachgebiet Gesundheitsinformatik

Fakultät für Informatik
Technische Hochschule Ulm

Gesucht wird eine Persönlichkeit, die das Fachgebiet Gesundheitsinformatik in Lehre und Forschung vertritt.
Bewerberinnen und Bewerber verfügen über einen fundierten medizinischen Hintergrund und ausgewiesene
theoretische und praktische Kenntnisse der angewandten Informatik mit Schwerpunkt auf einem oder
mehreren der folgenden Teilgebiete: Data Science in der Medizin, eHealth (z.B. Gesundheitsportale, mHealth),
Medizinische Forschung.

Vorlesungen im Bereich der Grundlagenausbildung sind zu übernehmen. Ein Engagement in der angewandten
Forschung sowie im Technologie- und Wissenstransfer zwischen Hochschule und Wirtschaft wird erwartet. Die
Bewerberin/der Bewerber soll am Austausch mit unseren internationalen Partnerhochschulen mitwirken und in
der Lage und bereit sein, englischsprachige Lehrveranstaltungen anzubieten.

Neben den Aufgaben in Lehre, Weiterbildung, Forschung und Entwicklung sollen sich Professorinnen und
Professoren in den Selbstverwaltungsgremien der Fakultät und der Hochschule engagieren.

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